Avaliação de parâmetros de textura para classificação de plantas daninhas em imagens digitais.

ALVES, E. A.; PINTO, F. A. C.; MANTOVANI, E. C.; SENA JUNIOR, D. G.

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Registro completo de metadados

Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.author	ALVES, E. A.	pt_BR
dc.contributor.author	PINTO, F. A. C.	pt_BR
dc.contributor.author	MANTOVANI, E. C.	pt_BR
dc.contributor.author	SENA JUNIOR, D. G.	pt_BR
dc.date.accessioned	2011-04-10T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.accessioned	2011-04-10T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.available	2011-04-10T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.available	2011-04-10T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.created	2002-08-21	pt_BR
dc.date.issued	2002	pt_BR
dc.identifier.citation	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 31., 2002, Salvador. A engenharia agrícola para o desenvolvimento sustentável: água, energia e meio ambiente: anais. Salvador: SBEA, 2002.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/485501	pt_BR
dc.description	As plantas daninhas podem causar danos, qualitativos e quantitativos, às culturas de valor agronômico. A agricultura de precisão, utilizando-se de técnicas de visão artificial, possibilita a análise do local de produção através de imagens digitais que, processadas fornecerão informações para tomada de decisão, possibilitando a otimização de recursos, garantindo maiores lucros e menos impactos ambienttais. Neste trabalho foram selecionados e avaliados 9 parâmetros da matriz de co-ocorrência de imagens digitais monocromáticas de plantas daninhas de folha larga e estreita, coletadas 25 dias após a emergência. Dos nove parâmetros testados, cinco apresentaram resultados satisfatórios individualmente para separação das plantas: Momento angular (f1), valor medio (f2). momento da diferença inversa (f6), entropia (f7) e medida de correlação A (f10). A combinação dos parâmetros f2, f6, f7 e f10 apresentaram o melhor resultado dois a dois.	pt_BR
dc.format	1 CD-ROM.	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Visao artificial	pt_BR
dc.subject	Matriz de co-ocorrencia	pt_BR
dc.title	Avaliação de parâmetros de textura para classificação de plantas daninhas em imagens digitais.	pt_BR
dc.type	Artigo em anais e proceedings	pt_BR
dc.date.updated	2018-06-07T11:11:11Z	pt_BR
dc.subject.thesagro	Agricultura de Precisão	pt_BR
riaa.ainfo.id	485501	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2018-06-07 -03:00:00	pt_BR
dc.contributor.institution	EVANDRO CHARTUNI MANTOVANI, CNPMS.	pt_BR
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPMS)

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