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Tese (Doutorado)
Detecção de plantas daninhas e plantas de soja utilizando imagens multiespectrais e Visão Computacional (2023)
Oda, Yuri Sarreta; Castro Neto, Jarbas Caiado de (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: PLANTAS DANINHAS, HERBICIDAS, AGRICULTURA DE PRECISÃO, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
ODA, Yuri Sarreta. Detecção de plantas daninhas e plantas de soja utilizando imagens multiespectrais e Visão Computacional. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-22022024-084207/. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Oda, Y. S. (2023). Detecção de plantas daninhas e plantas de soja utilizando imagens multiespectrais e Visão Computacional (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-22022024-084207/
NLM
Oda YS. Detecção de plantas daninhas e plantas de soja utilizando imagens multiespectrais e Visão Computacional [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-22022024-084207/
Vancouver
Oda YS. Detecção de plantas daninhas e plantas de soja utilizando imagens multiespectrais e Visão Computacional [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-22022024-084207/
Trabalho de evento-resumo
Desenvolvimento de sistema aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e plantas daninhas utilizando Visão Computacional e imagens multiespectrais (2023)
Castro Neto, Jarbas Caiado de ; Oda, Yuri Sarreta
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, PLANTAS DANINHAS, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
CASTRO NETO, Jarbas Caiado de e ODA, Yuri Sarreta. Desenvolvimento de sistema aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e plantas daninhas utilizando Visão Computacional e imagens multiespectrais. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/d312cfed-18cb-4b03-a412-286396bdea4b/3178396.pdf. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Castro Neto, J. C. de, & Oda, Y. S. (2023). Desenvolvimento de sistema aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e plantas daninhas utilizando Visão Computacional e imagens multiespectrais. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/d312cfed-18cb-4b03-a412-286396bdea4b/3178396.pdf
NLM
Castro Neto JC de, Oda YS. Desenvolvimento de sistema aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e plantas daninhas utilizando Visão Computacional e imagens multiespectrais [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/d312cfed-18cb-4b03-a412-286396bdea4b/3178396.pdf
Vancouver
Castro Neto JC de, Oda YS. Desenvolvimento de sistema aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e plantas daninhas utilizando Visão Computacional e imagens multiespectrais [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/d312cfed-18cb-4b03-a412-286396bdea4b/3178396.pdf
Trabalho de evento-anais periodico
Weed detection among soybean plants in artificial lighting environment using multispectral images and computer vision (2023)
Oda, Yuri Sarreta ; Oliveira, Lucas Orlandi de ; Paula, Samuel de ; Oliveira, André Orlandi de; Castro Neto, Jarbas Caiado de
Source: Proceedings of SPIE. Conference titles: SPIE CLP Conference on Advanced Photonics. Unidades: IFSC, ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ANÁLISE ESPECTRAL, ILUMINAÇÃO ARTIFICIAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PLANTAS DANINHAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, SOJA, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
ODA, Yuri Sarreta et al. Weed detection among soybean plants in artificial lighting environment using multispectral images and computer vision. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. Disponível em: https://doi.org/10.1117/12.2686194. Acesso em: 23 maio 2024. , 2023
APA
Oda, Y. S., Oliveira, L. O. de, Paula, S. de, Oliveira, A. O. de, & Castro Neto, J. C. de. (2023). Weed detection among soybean plants in artificial lighting environment using multispectral images and computer vision. Proceedings of SPIE. Bellingham: Instituto de Física de São Carlos, Universidade de São Paulo. doi:10.1117/12.2686194
NLM
Oda YS, Oliveira LO de, Paula S de, Oliveira AO de, Castro Neto JC de. Weed detection among soybean plants in artificial lighting environment using multispectral images and computer vision [Internet]. Proceedings of SPIE. 2023 ; 12746 1274608-1-1274608-6.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2686194
Vancouver
Oda YS, Oliveira LO de, Paula S de, Oliveira AO de, Castro Neto JC de. Weed detection among soybean plants in artificial lighting environment using multispectral images and computer vision [Internet]. Proceedings of SPIE. 2023 ; 12746 1274608-1-1274608-6.[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2686194
Trabalho de evento-resumo
Desenvolvimento de um sistema inteligente aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e ervas daninhas em tempo real utilizando imagens multiespectrais (2022)
Oda, Yuri Sarreta; Castro Neto, Jarbas Caiado de
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (APLICAÇÕES), AGRICULTURA DE PRECISÃO, SOJA, PLANTAS DANINHAS
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ABNT
ODA, Yuri Sarreta e CASTRO NETO, Jarbas Caiado de. Desenvolvimento de um sistema inteligente aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e ervas daninhas em tempo real utilizando imagens multiespectrais. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/71c7644d-54cf-40b7-b001-10b675771912/3119765.pdf. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Oda, Y. S., & Castro Neto, J. C. de. (2022). Desenvolvimento de um sistema inteligente aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e ervas daninhas em tempo real utilizando imagens multiespectrais. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/71c7644d-54cf-40b7-b001-10b675771912/3119765.pdf
NLM
Oda YS, Castro Neto JC de. Desenvolvimento de um sistema inteligente aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e ervas daninhas em tempo real utilizando imagens multiespectrais [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/71c7644d-54cf-40b7-b001-10b675771912/3119765.pdf
Vancouver
Oda YS, Castro Neto JC de. Desenvolvimento de um sistema inteligente aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e ervas daninhas em tempo real utilizando imagens multiespectrais [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/71c7644d-54cf-40b7-b001-10b675771912/3119765.pdf
Dissertação (Mestrado)
Bioestimulação de sementes de soja com luz de comprimento de onda 660 nm (2021)
Oda, Yuri Sarreta; Castro Neto, Jarbas Caiado de (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: AGRICULTURA, ESTUFAS, GERMINAÇÃO, SOJA, LUZ
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ODA, Yuri Sarreta. Bioestimulação de sementes de soja com luz de comprimento de onda 660 nm. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-02092021-161753/. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Oda, Y. S. (2021). Bioestimulação de sementes de soja com luz de comprimento de onda 660 nm (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-02092021-161753/
NLM
Oda YS. Bioestimulação de sementes de soja com luz de comprimento de onda 660 nm [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-02092021-161753/
Vancouver
Oda YS. Bioestimulação de sementes de soja com luz de comprimento de onda 660 nm [Internet]. 2021 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-02092021-161753/
Trabalho de evento-resumo
Análise e classificação de plântulas de soja por meio do processamento digital de imagens e de inteligência artificial (2021)
Secundino, João Pedro Almeida Santos; Oda, Yuri Sarreta; Castro Neto, Jarbas Caiado de
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidades: IFSC, ICMC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (APLICAÇÕES), REDES NEURAIS, SEMENTES, SOJA, AGRICULTURA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SECUNDINO, João Pedro Almeida Santos e ODA, Yuri Sarreta e CASTRO NETO, Jarbas Caiado de. Análise e classificação de plântulas de soja por meio do processamento digital de imagens e de inteligência artificial. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/21d651b7-014a-4df5-9167-5144597b848a/3056539.pdf. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Secundino, J. P. A. S., Oda, Y. S., & Castro Neto, J. C. de. (2021). Análise e classificação de plântulas de soja por meio do processamento digital de imagens e de inteligência artificial. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/21d651b7-014a-4df5-9167-5144597b848a/3056539.pdf
NLM
Secundino JPAS, Oda YS, Castro Neto JC de. Análise e classificação de plântulas de soja por meio do processamento digital de imagens e de inteligência artificial [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/21d651b7-014a-4df5-9167-5144597b848a/3056539.pdf
Vancouver
Secundino JPAS, Oda YS, Castro Neto JC de. Análise e classificação de plântulas de soja por meio do processamento digital de imagens e de inteligência artificial [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/21d651b7-014a-4df5-9167-5144597b848a/3056539.pdf
Trabalho de evento-resumo
Desenvolvimento de um sistema inteligente aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e ervas daninhas em tempo real utilizando imagens multiespectrais (2021)
Oda, Yuri Sarreta; Castro Neto, Jarbas Caiado de
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (APLICAÇÕES), AGRICULTURA DE PRECISÃO, SOJA, PLANTAS DANINHAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ODA, Yuri Sarreta e CASTRO NETO, Jarbas Caiado de. Desenvolvimento de um sistema inteligente aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e ervas daninhas em tempo real utilizando imagens multiespectrais. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c40c647a-736c-478d-ad3f-0821fbdeff33/3056570.pdf. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Oda, Y. S., & Castro Neto, J. C. de. (2021). Desenvolvimento de um sistema inteligente aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e ervas daninhas em tempo real utilizando imagens multiespectrais. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/c40c647a-736c-478d-ad3f-0821fbdeff33/3056570.pdf
NLM
Oda YS, Castro Neto JC de. Desenvolvimento de um sistema inteligente aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e ervas daninhas em tempo real utilizando imagens multiespectrais [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c40c647a-736c-478d-ad3f-0821fbdeff33/3056570.pdf
Vancouver
Oda YS, Castro Neto JC de. Desenvolvimento de um sistema inteligente aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e ervas daninhas em tempo real utilizando imagens multiespectrais [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c40c647a-736c-478d-ad3f-0821fbdeff33/3056570.pdf
Trabalho de evento-resumo
Bioestimulação de sementes de soja com luz de comprimento de onda 660 nm (2020)
Oda, Yuri Sarreta; Castro Neto, Jarbas Caiado de
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: EMISSÃO DA LUZ, LASER, SOJA (ESTUDO), FLUORESCÊNCIA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
ODA, Yuri Sarreta e CASTRO NETO, Jarbas Caiado de. Bioestimulação de sementes de soja com luz de comprimento de onda 660 nm. 2020, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2020. Disponível em: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view. Acesso em: 23 maio 2024.
APA
Oda, Y. S., & Castro Neto, J. C. de. (2020). Bioestimulação de sementes de soja com luz de comprimento de onda 660 nm. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
NLM
Oda YS, Castro Neto JC de. Bioestimulação de sementes de soja com luz de comprimento de onda 660 nm [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view
Vancouver
Oda YS, Castro Neto JC de. Bioestimulação de sementes de soja com luz de comprimento de onda 660 nm [Internet]. Livro de Resumos. 2020 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://drive.google.com/file/d/1zSpq9v0UajXDmQq5rhvZXa6H1S1icuwc/view

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