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Dissertação (Mestrado)
Detecção de plantas daninhas utilizando imagens espectrais e Aprendizado Profundo (2024)
Marinho, Filipe Antunes; Castro Neto, Jarbas Caiado de (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL, APRENDIZADO COMPUTACIONAL, PLANTAS DANINHAS
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ABNT
MARINHO, Filipe Antunes. Detecção de plantas daninhas utilizando imagens espectrais e Aprendizado Profundo. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-11092024-115349/. Acesso em: 22 abr. 2026.
APA
Marinho, F. A. (2024). Detecção de plantas daninhas utilizando imagens espectrais e Aprendizado Profundo (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-11092024-115349/
NLM
Marinho FA. Detecção de plantas daninhas utilizando imagens espectrais e Aprendizado Profundo [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-11092024-115349/
Vancouver
Marinho FA. Detecção de plantas daninhas utilizando imagens espectrais e Aprendizado Profundo [Internet]. 2024 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-11092024-115349/
Artigo de periodico
Radiographic and spectral images of rice seeds and the photosynthetic efficiency of seedlings (2024)
Silva, Artur Sousa ; Cicero, Silvio Moure ; Gomes Junior, Francisco Guilhien
Source: Scientia Agricola. Unidade: ESALQ
Subjects: ARROZ, FLUORESCÊNCIA, CLOROFILA, MUDAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, RAIOS X, SEMENTES
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ABNT
SILVA, Artur Sousa e CICERO, Silvio Moure e GOMES JUNIOR, Francisco Guilhien. Radiographic and spectral images of rice seeds and the photosynthetic efficiency of seedlings. Scientia Agricola, v. 81, p. 1-10, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0029. Acesso em: 22 abr. 2026.
APA
Silva, A. S., Cicero, S. M., & Gomes Junior, F. G. (2024). Radiographic and spectral images of rice seeds and the photosynthetic efficiency of seedlings. Scientia Agricola, 81, 1-10. doi:10.1590/1678-992X-2022-0029
NLM
Silva AS, Cicero SM, Gomes Junior FG. Radiographic and spectral images of rice seeds and the photosynthetic efficiency of seedlings [Internet]. Scientia Agricola. 2024 ; 81 1-10.[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0029
Vancouver
Silva AS, Cicero SM, Gomes Junior FG. Radiographic and spectral images of rice seeds and the photosynthetic efficiency of seedlings [Internet]. Scientia Agricola. 2024 ; 81 1-10.[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0029
Trabalho de evento
Caracterização do comportamento espectral e distinção de tipologias florestais utilizando imagens orbitais multiespectrais de alta resolução (2023)
Haneda, Leo Eiti ; Brancalion, Pedro Henrique Santin ; Ferreira, Matheus P; Molin, Paulo G; Almeida, Danilo Roberti Alves de
Source: Anais .... Conference titles: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR. Unidade: ESALQ
Subjects: ÁRVORES FLORESTAIS, ECOLOGIA DA RESTAURAÇÃO, FLORESTAS TROPICAIS, IMAGEAMENTO DE SATÉLITE, SENSORIAMENTO REMOTO
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ABNT
HANEDA, Leo Eiti et al. Caracterização do comportamento espectral e distinção de tipologias florestais utilizando imagens orbitais multiespectrais de alta resolução. 2023, Anais.. São José dos Campos, SP: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo, 2023. Disponível em: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/caracterizacao-do-comportamento-espectral-e-distincao-de-tipologias-florestais-u?lang=pt-br. Acesso em: 22 abr. 2026.
APA
Haneda, L. E., Brancalion, P. H. S., Ferreira, M. P., Molin, P. G., & Almeida, D. R. A. de. (2023). Caracterização do comportamento espectral e distinção de tipologias florestais utilizando imagens orbitais multiespectrais de alta resolução. In Anais ... São José dos Campos, SP: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. Recuperado de https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/caracterizacao-do-comportamento-espectral-e-distincao-de-tipologias-florestais-u?lang=pt-br
NLM
Haneda LE, Brancalion PHS, Ferreira MP, Molin PG, Almeida DRA de. Caracterização do comportamento espectral e distinção de tipologias florestais utilizando imagens orbitais multiespectrais de alta resolução [Internet]. Anais .. 2023 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/caracterizacao-do-comportamento-espectral-e-distincao-de-tipologias-florestais-u?lang=pt-br
Vancouver
Haneda LE, Brancalion PHS, Ferreira MP, Molin PG, Almeida DRA de. Caracterização do comportamento espectral e distinção de tipologias florestais utilizando imagens orbitais multiespectrais de alta resolução [Internet]. Anais .. 2023 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/caracterizacao-do-comportamento-espectral-e-distincao-de-tipologias-florestais-u?lang=pt-br
Trabalho de evento-anais periodico
Weed detection among soybean plants in artificial lighting environment using multispectral images and computer vision (2023)
Oda, Yuri Sarreta ; Oliveira, Lucas Orlandi de ; Paula, Samuel de ; Oliveira, André Orlandi de; Castro Neto, Jarbas Caiado de
Source: Proceedings of SPIE. Conference titles: SPIE CLP Conference on Advanced Photonics. Unidades: IFSC, ESALQ
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, ANÁLISE ESPECTRAL, ILUMINAÇÃO ARTIFICIAL, INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PLANTAS DANINHAS, PROCESSAMENTO DE IMAGENS, SOJA, VISÃO COMPUTACIONAL
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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: 22 abr. 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 abr. 22 ] 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 abr. 22 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2686194
Tese (Doutorado)
Detecção de plantas daninhas e plantas de soja utilizando imagens multiespectrais e Visão Computacional (2023)
Oda, Yuri Sarreta; Castro Neto, Jarbas Caiado de (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: PLANTAS DANINHAS, HERBICIDAS, AGRICULTURA DE PRECISÃO, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
ODA, Yuri Sarreta. Detecção de plantas daninhas e plantas de soja utilizando imagens multiespectrais e Visão Computacional. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-22022024-084207/. Acesso em: 22 abr. 2026.
APA
Oda, Y. S. (2023). Detecção de plantas daninhas e plantas de soja utilizando imagens multiespectrais e Visão Computacional (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-22022024-084207/
NLM
Oda YS. Detecção de plantas daninhas e plantas de soja utilizando imagens multiespectrais e Visão Computacional [Internet]. 2023 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-22022024-084207/
Vancouver
Oda YS. Detecção de plantas daninhas e plantas de soja utilizando imagens multiespectrais e Visão Computacional [Internet]. 2023 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-22022024-084207/
Dissertação (Mestrado)
Avaliação de imagens radiográficas e multiespectrais no controle de qualidade de pupas de Anastrepha fraterculus (Diptera: Tephritidae) parasitadas por Diachasmimorpha longicaudata (Hymenoptera: Braconidae) (2023)
Marinho, Rangel Shida ; Mastrangelo, Thiago de Araújo (Orientador)
Unidade: CENA
Subjects: CONTROLE BIOLÓGICO, MOSCA-DAS-FRUTAS, RAIOS X, RADIOGRAFIA
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ABNT
MARINHO, Rangel Shida. Avaliação de imagens radiográficas e multiespectrais no controle de qualidade de pupas de Anastrepha fraterculus (Diptera: Tephritidae) parasitadas por Diachasmimorpha longicaudata (Hymenoptera. 2023. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2023. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64134/tde-30012024-111123/. Acesso em: 22 abr. 2026.
APA
Marinho, R. S. (2023). Avaliação de imagens radiográficas e multiespectrais no controle de qualidade de pupas de Anastrepha fraterculus (Diptera: Tephritidae) parasitadas por Diachasmimorpha longicaudata (Hymenoptera: Braconidae) (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64134/tde-30012024-111123/
NLM
Marinho RS. Avaliação de imagens radiográficas e multiespectrais no controle de qualidade de pupas de Anastrepha fraterculus (Diptera: Tephritidae) parasitadas por Diachasmimorpha longicaudata (Hymenoptera: Braconidae) [Internet]. 2023 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64134/tde-30012024-111123/
Vancouver
Marinho RS. Avaliação de imagens radiográficas e multiespectrais no controle de qualidade de pupas de Anastrepha fraterculus (Diptera: Tephritidae) parasitadas por Diachasmimorpha longicaudata (Hymenoptera: Braconidae) [Internet]. 2023 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64134/tde-30012024-111123/
Trabalho de evento-resumo
Desenvolvimento de sistema aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e plantas daninhas utilizando Visão Computacional e imagens multiespectrais (2023)
Castro Neto, Jarbas Caiado de ; Oda, Yuri Sarreta
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: AGRICULTURA DE PRECISÃO, PLANTAS DANINHAS, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
CASTRO NETO, Jarbas Caiado de e ODA, Yuri Sarreta. Desenvolvimento de sistema aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e plantas daninhas utilizando Visão Computacional e imagens multiespectrais. 2023, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2023. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/d312cfed-18cb-4b03-a412-286396bdea4b/3178396.pdf. Acesso em: 22 abr. 2026.
APA
Castro Neto, J. C. de, & Oda, Y. S. (2023). Desenvolvimento de sistema aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e plantas daninhas utilizando Visão Computacional e imagens multiespectrais. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/d312cfed-18cb-4b03-a412-286396bdea4b/3178396.pdf
NLM
Castro Neto JC de, Oda YS. Desenvolvimento de sistema aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e plantas daninhas utilizando Visão Computacional e imagens multiespectrais [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/d312cfed-18cb-4b03-a412-286396bdea4b/3178396.pdf
Vancouver
Castro Neto JC de, Oda YS. Desenvolvimento de sistema aplicado à Agricultura de Precisão para classificação de plantas de soja e plantas daninhas utilizando Visão Computacional e imagens multiespectrais [Internet]. Livro de Resumos. 2023 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/d312cfed-18cb-4b03-a412-286396bdea4b/3178396.pdf
Trabalho de evento-resumo
Detecção de plantas espontâneas utilizando aprendizado profundo em imagens multiespectrais (2022)
Marinho, Filipe Antunes; Castro Neto, Jarbas Caiado de
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (APLICAÇÕES), AGRICULTURA DE PRECISÃO, PLANTAS (IDENTIFICAÇÃO)
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
MARINHO, Filipe Antunes e CASTRO NETO, Jarbas Caiado de. Detecção de plantas espontâneas utilizando aprendizado profundo em imagens multiespectrais. 2022, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2022. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/99303fdf-2564-43e1-a53f-7f74c4bc70c0/3121011.pdf. Acesso em: 22 abr. 2026.
APA
Marinho, F. A., & Castro Neto, J. C. de. (2022). Detecção de plantas espontâneas utilizando aprendizado profundo em imagens multiespectrais. In Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/99303fdf-2564-43e1-a53f-7f74c4bc70c0/3121011.pdf
NLM
Marinho FA, Castro Neto JC de. Detecção de plantas espontâneas utilizando aprendizado profundo em imagens multiespectrais [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/99303fdf-2564-43e1-a53f-7f74c4bc70c0/3121011.pdf
Vancouver
Marinho FA, Castro Neto JC de. Detecção de plantas espontâneas utilizando aprendizado profundo em imagens multiespectrais [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/99303fdf-2564-43e1-a53f-7f74c4bc70c0/3121011.pdf
Trabalho de evento-resumo
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 (2021)
Oda, Yuri Sarreta; Castro Neto, Jarbas Caiado de
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Semana Integrada do Instituto de Física de São Carlos - SIFSC. Unidade: IFSC
Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (APLICAÇÕES), AGRICULTURA DE PRECISÃO, SOJA, PLANTAS DANINHAS
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ABNT
ODA, Yuri Sarreta e CASTRO NETO, Jarbas Caiado de. 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. 2021, Anais.. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC, 2021. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c40c647a-736c-478d-ad3f-0821fbdeff33/3056570.pdf. Acesso em: 22 abr. 2026.
APA
Oda, Y. S., & Castro Neto, J. C. de. (2021). 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 Livro de Resumos. São Carlos: Instituto de Física de São Carlos - IFSC. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/c40c647a-736c-478d-ad3f-0821fbdeff33/3056570.pdf
NLM
Oda YS, Castro Neto JC de. 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 [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c40c647a-736c-478d-ad3f-0821fbdeff33/3056570.pdf
Vancouver
Oda YS, Castro Neto JC de. 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 [Internet]. Livro de Resumos. 2021 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/c40c647a-736c-478d-ad3f-0821fbdeff33/3056570.pdf
Dissertação (Mestrado)
Análise de imagens multiespectrais através de redes complexas (2018)
Scabini, Leonardo Felipe dos Santos; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: REDES COMPLEXAS, IMAGEM, PROCESSAMENTO DE IMAGENS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
SCABINI, Leonardo Felipe dos Santos. Análise de imagens multiespectrais através de redes complexas. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26092018-154159/. Acesso em: 22 abr. 2026.
APA
Scabini, L. F. dos S. (2018). Análise de imagens multiespectrais através de redes complexas (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26092018-154159/
NLM
Scabini LF dos S. Análise de imagens multiespectrais através de redes complexas [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26092018-154159/
Vancouver
Scabini LF dos S. Análise de imagens multiespectrais através de redes complexas [Internet]. 2018 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26092018-154159/
Tese (Doutorado)
Método de mapeamento espaço-espectral em imagens multi-espectrais e sua aplicação em tecidos vegetais (2015)
Falvo, Maurício; Bruno, Odemir Martinez (Orientador)
Unidade: IFSC
Subjects: MICROSCOPIA CONFOCAL, FLUORESCÊNCIA, TECIDOS VEGETAIS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
FALVO, Maurício. Método de mapeamento espaço-espectral em imagens multi-espectrais e sua aplicação em tecidos vegetais. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2015. Disponível em: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-15012016-164547/. Acesso em: 22 abr. 2026.
APA
Falvo, M. (2015). Método de mapeamento espaço-espectral em imagens multi-espectrais e sua aplicação em tecidos vegetais (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-15012016-164547/
NLM
Falvo M. Método de mapeamento espaço-espectral em imagens multi-espectrais e sua aplicação em tecidos vegetais [Internet]. 2015 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-15012016-164547/
Vancouver
Falvo M. Método de mapeamento espaço-espectral em imagens multi-espectrais e sua aplicação em tecidos vegetais [Internet]. 2015 ;[citado 2026 abr. 22 ] Available from: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-15012016-164547/

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