Multiclass classifier based on deep learning for detection of citrus disease using fluorescence imaging spectroscopy (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: MARCASSA, LUIS GUSTAVO - IFSC ; SOUSA, ELAINE PARROS MACHADO DE - ICMC ; NEVES, RUAN FELIPE DE OLIVEIRA - IFSC
- Unidades: IFSC; ICMC
- DOI: 10.1088/1555-6611/acc6bd
- Subjects: IMAGEM; PRAGAS DE PLANTAS; ESPECTROSCOPIA
- Keywords: Image analysis; Fluorescence spectroscopy; Citrus diseases
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Laser Physics
- ISSN: 1054-660X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 33, n. 5, p. 055602-1-055602-9, May 2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
NEVES, Ruan Felipe de Oliveira et al. Multiclass classifier based on deep learning for detection of citrus disease using fluorescence imaging spectroscopy. Laser Physics, v. 33, n. 5, p. 055602-1-055602-9, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1088/1555-6611/acc6bd. Acesso em: 28 fev. 2026. -
APA
Neves, R. F. de O., Wetterich, C. B., Sousa, E. P. M. de, & Marcassa, L. G. (2023). Multiclass classifier based on deep learning for detection of citrus disease using fluorescence imaging spectroscopy. Laser Physics, 33( 5), 055602-1-055602-9. doi:10.1088/1555-6611/acc6bd -
NLM
Neves RF de O, Wetterich CB, Sousa EPM de, Marcassa LG. Multiclass classifier based on deep learning for detection of citrus disease using fluorescence imaging spectroscopy [Internet]. Laser Physics. 2023 ; 33( 5): 055602-1-055602-9.[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1555-6611/acc6bd -
Vancouver
Neves RF de O, Wetterich CB, Sousa EPM de, Marcassa LG. Multiclass classifier based on deep learning for detection of citrus disease using fluorescence imaging spectroscopy [Internet]. Laser Physics. 2023 ; 33( 5): 055602-1-055602-9.[citado 2026 fev. 28 ] Available from: https://doi.org/10.1088/1555-6611/acc6bd - Diagnóstico de doenças em citros por meio de DeepLearn combinado a imagens de espectroscopia de fluorescência
- Aplicação de espectroscopia de fluorescência e algoritmos de classificação para reconhecimento de doenças em citros
- Uso de técnicas de mineração de dados e espectroscopia de imagem para detecção de doenças em citros
- Diagnóstico de doenças em citros por meio de DeepLearn combinado a imagens de espectroscopia de fluorescência
- Uso de técnicas de mineração de dados e espectroscopia de imagem para detecção de doenças em citros
- Ferramenta para diagnóstico de doenças em citros baseada na combinação de técnicas de espectroscopia de fluorescência somada a algoritmos de aprendizagem de máquina
- Identificação de correlações usando a Teoria dos Fractais
- Clustering de séries temporais para acompanhamento de culturas de cana-de-açúcar
- Análise da relação entre os perfis de NDVI obtidos dos sensores AVHRR/NOAA e MODIS nas áreas produtoras de cana-de-açúcar em São Paulo
- Agricultural monitoring using clustering techniques on satellite image time series of low spatial resolution
Informações sobre o DOI: 10.1088/1555-6611/acc6bd (Fonte: oaDOI API)
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
3128830.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
