Weed detection among soybean plants in artificial lighting environment using multispectral images and computer vision (2023)
- Authors:
- USP affiliated authors: CASTRO NETO, JARBAS CAIADO DE - IFSC ; ODA, YURI SARRETA - IFSC ; OLIVEIRA, LUCAS ORLANDI DE - IFSC ; PAULA, SAMUEL DE - ESALQ
- Unidades: IFSC; ESALQ
- DOI: 10.1117/12.2686194
- Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO; ANÁLISE ESPECTRAL; ILUMINAÇÃO ARTIFICIAL; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; PLANTAS DANINHAS; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; SOJA; VISÃO COMPUTACIONAL
- Keywords: Imagens multiespectrais
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Bellingham
- Date published: 2023
- Source:
- Título: Proceedings of SPIE
- ISSN: 0277-786X
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12746, p. 1274608-1-1274608-6, Oct. 2023
- Conference titles: SPIE CLP Conference on Advanced Photonics
- Status:
- Artigo publicado em periódico de acesso aberto (Gold Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
- Acessar versão aberta:
-
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: 30 mar. 2026. , 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 2026 mar. 30 ] 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 2026 mar. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2686194 - Automated detection and classification of broadleaf an grassy weeds in fallowed fields through vision transformer
- Bioestimulação de sementes de soja com luz de comprimento de onda 660 nm
- Bioestimulação de sementes de soja com luz laser e biotable de comprimento de onda 660 nm
- Desenvolvimento de sistema aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e plantas daninhas utilizando Visão Computacional e imagens multiespectrais
- 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
- Effects of 660 nm laser irradiation of soybean seeds on germination, emergence and seedling growth
- 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 vitro evaluation of rose bengal photoactivated by custom-built green light-emitting diode source for bacteria and rapidly growing mycobacteria inhibition
- In vitro evaluation of photoactivated rose bengal for growth inhibition of fungi isolated from keratitis
- Desenvolvimento de um sistema com arquitetura em nuvem para a detecção de ceratocone subclínico por meio de deep learning, utilizando mapas de topografia da córnea
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
Por se tratar de integração com serviço externo, podem existir diferentes versões do trabalho (como preprints ou postprints), que podem diferir da versão publicada.
Download do texto completo
| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
 |
PROD034851_3153938.pdf |
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
