| 1. Identificação | |
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) |
| Site | plutao.sid.inpe.br |
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
| Identificador | 8JMKD3MGP3W/3TEP8B9 |
| Repositório | sid.inpe.br/plutao/2019/06.10.13.33.43 (acesso restrito) |
| Última Atualização | 2019:06.20.23.52.59 (UTC) simone |
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/plutao/2019/06.10.13.33.44 |
| Última Atualização dos Metadados | 2020:01.13.13.11.04 (UTC) simone |
| DOI | 10.3390/drones3020036 |
| ISSN | 2504-446X |
| Rótulo | lattes: 2456184661855977 2 Girolamo-NetoSaNePrKöPiAr:2019:AsTeFe |
| Chave de Citação | Girolamo-NetoSaNePrKöPiAr:2019:AsTeFe |
| Título | Assessment of Texture Features for Bermudagrass (Cynodon dactylon) Detection in Sugarcane Plantations  |
| Ano | 2019 |
| Data de Acesso | 30 abr. 2024 |
| Tipo de Trabalho | journal article |
| Tipo Secundário | PRE PI |
| Número de Arquivos | 1 |
| Tamanho | 24027 KiB |
| 2. Contextualização | |
| Autor | 1 Girolamo-Neto, Cesare Di 2 Sanches, Ieda Del'Arco 3 Neves, Alana Kasahara 4 Prudente, Victor Hugo Rohden 5 Körting, Thales Sehn 6 Picoli, Michelle Cristina Araújo 7 Aragão, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de |
| Grupo | 1 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 2 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 3 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 4 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 5 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 6 DIDPI-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR 7 DIDSR-CGOBT-INPE-MCTIC-GOV-BR |
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 6 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 7 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 cesare.neto@inpe.br 2 ieda.sanches@inpe.br 3 alana.neves@inpe.br 4 victor.prudente@inpe.br 5 thales.korting@inpe.br 6 mipicoli@gmail.com 7 luiz.aragao@inpe.br |
| Revista | Drones |
| Volume | 3 |
| Número | 2 |
| Páginas | 36 |
| Histórico (UTC) | 2019-06-13 17:22:58 :: lattes -> administrator :: 2019 2019-06-14 10:42:19 :: administrator -> lattes :: 2019 2019-06-20 23:53:00 :: lattes -> administrator :: 2019 2020-01-06 11:35:22 :: administrator -> simone :: 2019 |
| 3. Conteúdo e estrutura | |
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
| Estágio do Conteúdo | concluido |
| Transferível | 1 |
| Tipo do Conteúdo | External Contribution |
| Tipo de Versão | publisher |
| Resumo | Sugarcane products contribute significantly to the Brazilian economy, generating U.S. $12.2 billion in revenue in 2018. Identifying and monitoring factors that induce yield reduction, such as weed occurrence, is thus imperative. The detection of Bermudagrass in sugarcane crops using remote sensing data, however, is a challenge consideringtheir spectral similarity. To overcome this limitation,this paper aims to explore the potential of texture features derived from images acquired by an optical sensor onboard anunmanned aerial vehicle (UAV) to detect Bermudagrass in sugarcane. Aerial images with a spatial resolution of 2cm were acquired from a sugarcane field in Brazil.The Green-Red Vegetation Index and several texture metrics derived from the gray-level co-occurrence matrix were calculated to perform an automatic classification using arandom forest algorithm. Adding texture metrics to the classification process improved the overall accuracy from 83.00% to 92.54%, and this improvement was greater considering larger window sizes, since they representeda texture transition between two targets. Production losses induced by Bermudagrass presence reached 12.1 tons × ha−1 in the study site. This study not only demonstrated the capacity of UAV images to overcome the well-known limitation of detecting Bermudagrass in sugarcane crops, but also highlighted the importance of texture for high-accuracy quantification of weed invasion in sugarcane crops. |
| Área | SRE |
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDSR > Assessment of Texture... |
| Conteúdo da Pasta doc | acessar |
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos |
| Conteúdo da Pasta agreement | não têm arquivos |
| 4. Condições de acesso e uso | |
| Idioma | en |
| Arquivo Alvo | drones-03-00036.pdf |
| Grupo de Leitores | administrator lattes simone |
| Visibilidade | shown |
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 |
| Permissão de Atualização | não transferida |
| 5. Fontes relacionadas | |
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3EQCCU5 8JMKD3MGPCW/3ER446E |
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2013/09.09.15.05 1 |
| Divulgação | PORTALCAPES |
| Acervo Hospedeiro | dpi.inpe.br/plutao@80/2008/08.19.15.01 |
| 6. Notas | |
| Campos Vazios | alternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn keywords lineage mark mirrorrepository month nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url usergroup |
| 7. Controle da descrição | |
| e-Mail (login) | simone |
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