Título:	Imagens hiperespectrais e aprendizado de máquina na detecção precoce do estresse causado por Xanthomonas euvesicatoria pv. perforans em sementes e cotilédones de tomateiro.
Autoria:	FERREIRA, L. da C.
Afiliação:	LUCIELLEN DA COSTA FERREIRA, UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA.
Ano de publicação:	2024
Referência:	2024.
Páginas:	115 f.
Conteúdo:	O estudo visa a aplicação de um sistema de imagem hiperespectral na faixa do visível e infravermelo próximo (VNIR) em conjunto com a análise de dados espectrais por aprendizado de máquina na detecção de alteerações causadas pelo estresse devido a infecção por Xanthomonas euvesicatoria pv. perfroans em tomateiro, bem com a aprecação da análise de reflectáncia espevtral para evidenciar faixas do espectro que apresentem variações significativas em função da presença bacteriana na planta.
Thesagro:	Tomate Mancha Bacteriana Semente Cotilédone
NAL Thesaurus:	Solanum lycopersicum
Palavras-chave:	Xanthomonas euvesicatoria pv perforans Inteligência Artificial
Notas:	Tese (Doutorado em Fitopatologia). Universidade de Brasília, Brasília, DF. Orientador: Maurício Rossato, Universidade de Brasília. Coorientadora: Alice Maria Quezado Duval, Embrapa Hortaliças.
Tipo do material:	Teses
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Tese/dissertação (CNPH)