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Registros recuperados : 1 | |
1. | | MORESTEGA, A. P. L.; HANISCH, A. L.; VARIANI, A. C. F.; KOERICH, G.; SCHUTZ, C. E.; BATISTON, T. P.; SILVA-KAZAMA, D. C. Perfil de propriedades leiteiras familiares no Planalto Norte Catarinense. In: SIMPÓSIO SOBRE SUSTENTABILIDADE DA PECUÁRIA LEITEIRA NA REGIÃO SUL DO BRASIL, 5., 2012, Maringa, PR. Anais... Maringa, PR: UEM, 2012. Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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Registros recuperados : 1 | |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
Data corrente: |
14/06/2022 |
Data da última atualização: |
14/06/2022 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
Autoria: |
ZANCO, J. J.; BOFF, P.; DOMINGUES, S.; BOFF, M. I. C. |
Título: |
Capturing micro-vibration images in plants caused by homeopathic application. |
Ano de publicação: |
2022 |
Fonte/Imprenta: |
Agropecuaria Catarinense, Florianopolis, v. 35, n. 1, p. 54-60, 2022. |
Idioma: |
Inglês |
Conteúdo: |
O uso de imagens, sensores e algoritmos matemáticos podem auxiliar na geração de atributos técnicos e facilitar
o diagnóstico do estado de saúde das plantas. Combinado a isto, a visão computacional proporciona uma estratégia nãodestrutiva
e não-invasiva na coleta de amostras e na análise propágulos vegetais, facilitando a rastreabilidade do experimento.
Assim, o objetivo desta pesquisa foi identificar sinais das homeopatias Magnetitum e Arsenicum tartaricum aplicadas em
plantas de beldroega [Pilea microphylla (L.) Liebm.], com o uso de algoritmos computacionais. O trabalho de captação das
imagens foi realizado em laboratório de Produção Vegetal e Horto Didático do Curso de Agronomia da UNISUL Universidade.
Para avaliar as plantas, com base nas imagens, foram utilizados algoritmos encontrados no VibaHT® e no ImageJ. As imagens
foram geradas por webcam (online) e duas homeopatias na 250 milesimal foram aplicadas durante 14 dias. O procedimento
experimental consistiu em gerar imagens 640 × 480 pixels a partir de uma webcam transformada para simular um sensor
"red-green-NIR" (RGN) substituindo o canal por um filtro de luz azul e assim, produzir uma imagem do infravermelho próximo.
Também foram geradas imagens com a webcam nos canais normais "red-green-blue" (RGB), para testar a competência dos
algoritmos. Após a captação das imagens foram feitas as análises matemáticas da variação de pixels, representadas por três
variáveis, desenvolvidas por algoritmos específicos: lacunaridade, entropia e estresse. O número de repetições do experimento
foi suficiente para identificar diferenças significativas ao nível de 1% de probabilidade entre as imagens e, os algoritmos foram
robustos para identificar os sinais da homeopatia. MenosO uso de imagens, sensores e algoritmos matemáticos podem auxiliar na geração de atributos técnicos e facilitar
o diagnóstico do estado de saúde das plantas. Combinado a isto, a visão computacional proporciona uma estratégia nãodestrutiva
e não-invasiva na coleta de amostras e na análise propágulos vegetais, facilitando a rastreabilidade do experimento.
Assim, o objetivo desta pesquisa foi identificar sinais das homeopatias Magnetitum e Arsenicum tartaricum aplicadas em
plantas de beldroega [Pilea microphylla (L.) Liebm.], com o uso de algoritmos computacionais. O trabalho de captação das
imagens foi realizado em laboratório de Produção Vegetal e Horto Didático do Curso de Agronomia da UNISUL Universidade.
Para avaliar as plantas, com base nas imagens, foram utilizados algoritmos encontrados no VibaHT® e no ImageJ. As imagens
foram geradas por webcam (online) e duas homeopatias na 250 milesimal foram aplicadas durante 14 dias. O procedimento
experimental consistiu em gerar imagens 640 × 480 pixels a partir de uma webcam transformada para simular um sensor
"red-green-NIR" (RGN) substituindo o canal por um filtro de luz azul e assim, produzir uma imagem do infravermelho próximo.
Também foram geradas imagens com a webcam nos canais normais "red-green-blue" (RGB), para testar a competência dos
algoritmos. Após a captação das imagens foram feitas as análises matemáticas da variação de pixels, representadas por três
variáveis, desenvolvidas por algoritmos específicos: lacunaridade... Mostrar Tudo |
Thesagro: |
Agrohomeopatia; Tensão elétrica; Vibraimage; Visão computacional. |
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
LEADER 02385naa a2200205 a 4500 001 1132020 005 2022-06-14 008 2022 bl uuuu u00u1 u #d 100 1 $aZANCO, J. J. 245 $aCapturing micro-vibration images in plants caused by homeopathic application.$h[electronic resource] 260 $c2022 520 $aO uso de imagens, sensores e algoritmos matemáticos podem auxiliar na geração de atributos técnicos e facilitar o diagnóstico do estado de saúde das plantas. Combinado a isto, a visão computacional proporciona uma estratégia nãodestrutiva e não-invasiva na coleta de amostras e na análise propágulos vegetais, facilitando a rastreabilidade do experimento. Assim, o objetivo desta pesquisa foi identificar sinais das homeopatias Magnetitum e Arsenicum tartaricum aplicadas em plantas de beldroega [Pilea microphylla (L.) Liebm.], com o uso de algoritmos computacionais. O trabalho de captação das imagens foi realizado em laboratório de Produção Vegetal e Horto Didático do Curso de Agronomia da UNISUL Universidade. Para avaliar as plantas, com base nas imagens, foram utilizados algoritmos encontrados no VibaHT® e no ImageJ. As imagens foram geradas por webcam (online) e duas homeopatias na 250 milesimal foram aplicadas durante 14 dias. O procedimento experimental consistiu em gerar imagens 640 × 480 pixels a partir de uma webcam transformada para simular um sensor "red-green-NIR" (RGN) substituindo o canal por um filtro de luz azul e assim, produzir uma imagem do infravermelho próximo. Também foram geradas imagens com a webcam nos canais normais "red-green-blue" (RGB), para testar a competência dos algoritmos. Após a captação das imagens foram feitas as análises matemáticas da variação de pixels, representadas por três variáveis, desenvolvidas por algoritmos específicos: lacunaridade, entropia e estresse. O número de repetições do experimento foi suficiente para identificar diferenças significativas ao nível de 1% de probabilidade entre as imagens e, os algoritmos foram robustos para identificar os sinais da homeopatia. 650 $aAgrohomeopatia 650 $aTensão elétrica 650 $aVibraimage 650 $aVisão computacional 700 1 $aBOFF, P. 700 1 $aDOMINGUES, S. 700 1 $aBOFF, M. I. C. 773 $tAgropecuaria Catarinense, Florianopolis$gv. 35, n. 1, p. 54-60, 2022.
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