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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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76135/tde-11092024-115349/. Acesso em: 09 fev. 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://www.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 fev. 09 ] Available from: https://www.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 fev. 09 ] Available from: https://www.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: 09 fev. 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 fev. 09 ] 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 fev. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1590/1678-992X-2022-0029
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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-22022024-084207/. Acesso em: 09 fev. 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://www.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 fev. 09 ] Available from: https://www.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 fev. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76133/tde-22022024-084207/
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: 09 fev. 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 fev. 09 ] 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 fev. 09 ] Available from: https://proceedings.science/sbsr-2023/trabalhos/caracterizacao-do-comportamento-espectral-e-distincao-de-tipologias-florestais-u?lang=pt-br
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://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64134/tde-30012024-111123/. Acesso em: 09 fev. 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://www.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 fev. 09 ] Available from: https://www.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 fev. 09 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/64/64134/tde-30012024-111123/
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 09 fev. 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 fev. 09 ] 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 fev. 09 ] Available from: https://doi.org/10.1117/12.2686194
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 09 fev. 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 fev. 09 ] 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 fev. 09 ] 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: 09 fev. 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 fev. 09 ] 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 fev. 09 ] 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: 09 fev. 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 fev. 09 ] 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 fev. 09 ] 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: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26092018-154159/. Acesso em: 09 fev. 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 http://www.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 fev. 09 ] Available from: http://www.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 fev. 09 ] Available from: http://www.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: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-15012016-164547/. Acesso em: 09 fev. 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 http://www.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 fev. 09 ] Available from: http://www.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 fev. 09 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-15012016-164547/

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