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dc.contributor.advisor1Cabral, Pablo Diego Silva-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3129672877649887pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Marques, Leonardo Garcia-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2590045000872129pt_BR
dc.contributor.referee1Cabral, Pablo Diego Silva-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3129672877649887pt_BR
dc.contributor.referee2Alves, Tavvs Micael-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5338890149931342pt_BR
dc.contributor.referee3Marques, Leonardo Garcia-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2590045000872129pt_BR
dc.creatorFerreira, Rogério Silva-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7490373020851883pt_BR
dc.date.accessioned2021-08-13T22:05:50Z-
dc.date.available2021-08-13-
dc.date.available2021-08-13T22:05:50Z-
dc.date.issued2021-06-29-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/2030-
dc.description.abstractThe probability of developing more productive soybean cultivars is directly related to the phenotyping capacity which is a limiting factor in the breeding process, since many lines need to be evaluated to select a superior population. The cultivars characterization of relative maturity is one of several characteristics that need to be evaluated in the phenotyping process. This activity is done manually, which requires a large amount of time from researchers. Unmanned aerial vehicles (UAVs), also known as drones, are a quick and inexpensive way to obtain crop images. This research aimed to predict the relative maturity of soybean based on accumulated heat units, RGB images captured by drone and the VARI index. Using multiple regression in Python, it was possible to predict the relative maturity with an R2 of 0.92, whereas with a mixed linear model in R, it was possible to predict it with an R2 of 0.996pt_BR
dc.description.resumoA probabilidade de se desenvolver cultivares de soja mais produtivas está diretamente relacionada com a capacidade de fenotipagem que é um fator limitante no processo de melhoramento, pois, grande número de linhagens precisa ser avaliado para que seja possível selecionar uma população superior. A caracterização da maturação relativa de cultivares é uma das várias características que precisam ser avaliadas no processo de fenotipagem. Atualmente, esta atividade é feita de forma manual, demandando grande quantidade de tempo dos pesquisadores. Os veículos aéreos não tripulados (VANTs), também conhecidos como drones são formas rápidas e baratas de se obter imagens de lavoura. Esta pesquisa teve como objetivo fazer a predição de maturação relativa de soja com base na soma térmica acumulada, imagens RGB capturadas por drone e o índice VARI. Utilizando regressão múltipla em Python foi possível predizer a maturação relativa com um R2 de 0.92, já com um modelo linear misto em R, foi possível predizer a maturação relativa de cultivares com um R2 de 0.996.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Rogério Silva Ferreira (2019202331540043@ifgoiano.edu.br) on 2021-08-13T16:09:28Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Rogerio_Silva_Ferreira.pdf: 1124883 bytes, checksum: a2bb37d28342a3d837d829785ac4423f (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2021-08-13T22:01:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Rogerio_Silva_Ferreira.pdf: 1124883 bytes, checksum: a2bb37d28342a3d837d829785ac4423f (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-08-13T22:05:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Rogerio_Silva_Ferreira.pdf: 1124883 bytes, checksum: a2bb37d28342a3d837d829785ac4423f (MD5) Previous issue date: 2021-06-29en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Rio Verdept_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Bioenergia e Grãospt_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Restritopt_BR
dc.subjectRegressão Múltipla, Modelo Misto, Fenotipagem, Maturação Relativa da Soja, Predição, Dronept_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::PRODUCAO E BENEFICIAMENTO DE SEMENTESpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::FITOTECNIA::MELHORAMENTO VEGETALpt_BR
dc.titleDETERMINAÇÃO DE GRUPO DE MATURAÇÃO DE SOJA Glycine max L. Merril ATRAVÉS DO USO DE IMAGENS RGB CAPTURADAS POR VANTpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Aparece nas coleções:Mestrado Profissional em Bioenergia e Grãos

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