Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
Autor(es): dc.contributor | Kansas State University | - |
Autor(es): dc.contributor | Miller Plant Sciences | - |
Autor(es): dc.contributor | Auburn University | - |
Autor(es): dc.creator | Santos, Letícia Bernabé | - |
Autor(es): dc.creator | Bastos, Leonardo Mendes | - |
Autor(es): dc.creator | de Oliveira, Mailson Freire | - |
Autor(es): dc.creator | Soares, Pedro Luiz Martins | - |
Autor(es): dc.creator | Ciampitti, Ignacio Antonio | - |
Autor(es): dc.creator | da Silva, Rouverson Pereira | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T16:41:46Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T16:41:46Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-29 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-10-01 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.3390/agronomy12102404 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/249296 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/249296 | - |
Descrição: dc.description | Identifying nematode damage in large soybean areas is not always achievable in a practical way. Multispectral reflectance sensors have not been thoroughly evaluated to detect nematode damage in soybeans (Glycine max L.). The main research aims of this study were to: (i) determine the bivariate relationship between individual spectral bands and vegetation indices (VIs) relative to soybean conditions (symptomatic versus asymptomatic), and (ii) to select the best model for identifying plant conditions using three algorithms (logistic regression—LR, random forest—RF, conditional inference tree—CIT) and three options for data input using bands, vegetation indices (VIs), and bands plus VIs. The trial was conducted in Brazil on three on-farm soybean fields presenting different species of nematode infestation. Multispectral imagery was obtained using a drone-mounted MicaSense RedEdge® sensor. At each sampling, georeferenced point nematode infestation and spectral measurements of soybean plants were retrieved for the classification of symptomatic and asymptomatic areas, according to the threshold level adopted. Bivariate analysis of variance (ANOVA), LR, RF, and CIT were used to select the multispectral bands/VIs that discriminated among symptomatic and asymptomatic plants, assessing the best model via their respective parameters for accuracy, sensitivity, and specificity. The greatest classification accuracy (>0.70) was achieved when using the CIT algorithm with the spectral bands only, with green (560 ± 20 nm) and near-infrared (840 ± 40 nm) included as the main spectral input variables in the model. These results demonstrate the potential of combining remotely sensed data and machine learning to distinguish nematode-symptomatic and asymptomatic soybean plants. | - |
Descrição: dc.description | Department of Engineering and Mathematical Sciences São Paulo State University ‘Júlio de Mesquita Filho’ (UNESP) School of Agricultural and Veterinarian Sciences, Via de Acesso Prof. Paulo Donato Castellane, SP | - |
Descrição: dc.description | Department of Agronomy Kansas State University, 1712 Claflin Road | - |
Descrição: dc.description | Department of Crop and Soil Sciences University of Georgia Miller Plant Sciences | - |
Descrição: dc.description | Department of Crop Soil and Environmental Sciences Auburn University, 350 S College St | - |
Descrição: dc.description | Department of Agricultural Production Sciences São Paulo State University ‘Júlio de Mesquita Filho’ (UNESP) School of Agricultural and Veterinarian Sciences, Via de Acesso Prof. Paulo Donato Castellane, SP | - |
Descrição: dc.description | Department of Engineering and Mathematical Sciences São Paulo State University ‘Júlio de Mesquita Filho’ (UNESP) School of Agricultural and Veterinarian Sciences, Via de Acesso Prof. Paulo Donato Castellane, SP | - |
Descrição: dc.description | Department of Agricultural Production Sciences São Paulo State University ‘Júlio de Mesquita Filho’ (UNESP) School of Agricultural and Veterinarian Sciences, Via de Acesso Prof. Paulo Donato Castellane, SP | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Relação: dc.relation | Agronomy | - |
???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
Palavras-chave: dc.subject | digital agriculture | - |
Palavras-chave: dc.subject | disease detection | - |
Palavras-chave: dc.subject | machine learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | multispectral mapping | - |
Palavras-chave: dc.subject | nematodes | - |
Palavras-chave: dc.subject | remote sensing | - |
Título: dc.title | Identifying Nematode Damage on Soybean through Remote Sensing and Machine Learning Techniques | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: