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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorREN, Tsang Ing-
dc.contributor.authorDANGELIS, Eneri Melo-
dc.date.accessioned2023-10-05T13:59:24Z-
dc.date.available2023-10-05T13:59:24Z-
dc.date.issued2023-09-20-
dc.date.submitted2023-10-02-
dc.identifier.citationDANGELIS, Eneri. Um conjunto de dados para classificação da qualidade de sementes de feijão a partir de imagens hiperespectrais. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso Engenharia da Computação – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/52619-
dc.description.abstractEste artigo apresenta a construção de um conjunto de dados com valores de reflectância em comprimentos de onda próximo à região do infravermelho, obtidos através de um sensor hiperespectral, em sementes de feijão Phaseolus vulgaris L., para ser utilizado em classificação quanto à qualidade de germinação. A análise exploratória feita nas informações adquiridas mostram que os dados obtidos para sementes normais e anormais possuem um certo grau de distinção, o que torna possível o uso do conjunto de dados para classificação.pt_BR
dc.format.extent15p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectConjunto de dadospt_BR
dc.subjectImagem Hiperespectralpt_BR
dc.subjectGerminaçãopt_BR
dc.titleUm conjunto de dados para classificação da qualidade de sementes de feijão a partir de imagens hiperespectraispt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.contributor.advisor-coSOUZA, Maria da Conceição Martiniano-
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2586631440376784pt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/3084134533707587pt_BR
dc.description.abstractxThis article presents the construction of a dataset containing reflectance values in near-infrared wavelengths, obtained through a hyperspectral sensor, on Phaseolus vulgaris L. bean seeds, with germination quality classification as purpose. The exploratory analysis conducted on the acquired data reveals that the data obtained for normal and abnormal seeds exhibit a certain degree of distinction, enabling the use of the dataset for classification purposes.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terrapt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Engenharia da Computaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
dc.contributor.advisor-coLatteshttp://lattes.cnpq.br/1198775006377999pt_BR
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