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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1177290
Título: | Avaliação da taxa de cobertura do solo utilizando fotografias digitais em pastagens sob diferentes níveis de degradação do solo em Valença-RJ. |
Autor: | SANTOS, A. E. N. dos![]() ![]() DONAGEMMA, G. K. ![]() ![]() FERRAZ, R. P. D. ![]() ![]() VIEIRA, L. P. ![]() ![]() PIMENTEL, R. M. ![]() ![]() |
Afiliación: | ANA ELISA NUNES DOS SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE; GUILHERME KANGUSSU DONAGEMMA, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; ROBERSON MACHADO PIMENTEL, UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE. |
Año: | 2025 |
Referencia: | In: SEMINÁRIO PIBIC EMBRAPA SOLOS, 2021-2024, Rio de Janeiro. Seminários Pibic Embrapa Solos 2021-2024: resumos. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2025. p. 135-139. (Embrapa Solos. Eventos técnicos & científicos, 2). |
Descripción: | A degradação de pastagens é uma preocupação importante na agricultura e pecuária, uma vez que afeta diretamente a produtividade e a qualidade dos pastos ao longo do tempo. Identificar e monitorar essas mudanças precocemente é essencial para uma gestão eficaz da pastagem. Uma abordagem valiosa para essa finalidade é a aplicação de técnicas de segmentação semântica de imagens, com destaque para o modelo DeeplabV3+, usado para segmentação semântica de imagens. Em resumo, a segmentação semântica com o modelo DeeplabV3+ oferece uma solução eficaz para a identificação de sinais de degradação de pastagens, permitindo a gestão proativa e a tomada de medidas corretivas quando necessário, promovendo a sustentabilidade na agricultura e pecuária. |
Palabras clave: | Machine Learning Degradação de pastagens Segmentação semântica |
Tipo de Material: | Artigo em anais e proceedings |
Acceso: | openAccess |
Aparece en las colecciones: | Artigo em anais de congresso (CNPS)![]() ![]() |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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Avaliacao-da-taxa-de-cobertura-do-solo-2025.pdf | 689.93 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |