@MASTERSTHESIS{ 2017:1190282759,
 	title = {Desenvolvimento de um sistema de visão computacional para fenotipagem de alta precisão},
 	year = {2017},
 	url = "http://10.0.217.128:8080/jspui/handle/tede/28",
 	abstract = "A utilização de técnicas computacionais para obter e analisar informações oriundas do fenótipo das plantas permite elevar o grau científico e a interpretação destes dados. Para tanto, procedimentos de
 visão computacional e processamento de imagens podem ser utilizados para obter dados com frequência e precisão, como índices de vegetação - e, ao mesmo tempo, permitir a correlação desses dados
 com a biomassa e a produtividade de um espécie vegetal. Neste contexto, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema computacional para a cultura do trigo, que integra três softwares:
 um de coleta de imagens, concatenado a uma Appliance que propicia ambiente controlado; outro de processamento de imagens para extração de informações; e uma solução web de apresentação
 final dos resultados. Como estudo de caso, utilizaram-se dados de um experimento de responsabilidade da Embrapa Trigo junto a propriedade denominada Capão Bonito no município de Carazinho,
 RS. A análise de regressão mostrou que a variável NDVI explica 98,9, 92,8 e 88,2% da variabilidade encontrada nos valores de Biomassa nos tratamentos que receberam 82, 150 e 200 kg de N ha1,
 respectivamente. Consequentemente, o NDVI obtido pelos sensores apresentou relação direta com a produtividade para os três estágios fenológicos avaliados, indicando a possibilidade de elaboração de
 um modelo de predição de produtividade desde o início da cultura",
 	publisher = {Universidade de Passo Fundo},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas e Geociências – ICEG}
}