Uso de assinaturas espectrais e veículos aéreos não tripulados para o diagnóstico automático de doenças de eucaliptos
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(9) Uso de assinatur as espectr ais e veículos aéreos não tr ipulados par a o diagnóstico automático de doenças de eucaliptos. Palavr as-chave:.
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(11) Using spectr al signatur es and unmanned aer ial vehicles to automatically diagnose eucaliptus diseases. Keywor ds:.
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(13) Ceratocystis Ceratocystis.
(14)
(15) payload.
(16)
(17) Automatic Disease Diagnostic SIGNature ACME Intrusion Signature Format Hue, Saturation, Value Intrusion Detection Message Exchange Format Intrusion Detection System JavaScript Object Notation Leaf Area Index Least Slope Squared Linear Least Squares Normalized Difference Vegetation Index Normalized Green-Red Difference Index Near Infrared Photochemical Reflectance Index Red, Green, Blue Spectral Angle Mapper Spectral Correlation Mapper State of the Art through Systematic Review Unmanned Aerial Vehicles eXtensible Markup Language.
(18)
(19) 2.2.1. Sist emas baseados em anomalias. 26. 2.2.2. Sist emas baseados em assinat uras. 27. 2.2.3. Sist emas inspirados em assinat uras. 27. 2.3.1. Ident i cação e descrição de assinat uras de at aque. 28. 2.3.1.1. XML vs. JSON. 31. 2.3.1.2. Armazenamento das assinaturas. 32. 3.2.1. M urcha de Cerat ocyst is. 35. 3.2.2. Seca de Pont eiros. 37. 3.2.3. Ferrugem. 37. AUT OM AT IC DISEASE DIAGNOST IC SIGNAT URE.
(20) 5.4.1. Normalização e equalização de curvas espect rais. 51. 5.4.2. Algorit mos de classi cação. 52. 5.4.2.1. Naive. 53. 5.4.2.2. Distância Euclidiana. 53. 5.4.2.3. Distância Manhattan. 53. 5.4.2.4. SAM. 53. 5.4.2.5. SCM. 54. 5.4.3. M odelagem das assinat uras de doenças. 54. 6.4.0.1. NDVI. 62. 6.4.0.2. Segmentação de solo e quanti cação de áreas. 63. 6.4.1. Localização e cont agem de eucalipt os. 66. 7.3.1. Publicações. 75. 7.3.2. Part icipações em event os. 76. A.1.1. Objet ivos. 89. A.1.2. Quest ões. 89.
(21) A.1.3. Seleção das font es. 90. A.1.4 A.1.4.1. Seleção dos est udos Palavras-chave. 90 90. A.1.4.2. Critérios de inclusão. 91. A.1.4.3. Critérios de exclusão. 91. A.1.4.4. Procedimentos para selecionar os estudos. 91. A.2.1. Const rução das st rings de busca. 92. A.2.2. Result ados das buscas. 93.
(22)
(23) CAPÍTULO. 1. Intrusion Detection System. et al..
(24) Capítulo 1. Introdução. Red, Green, Blue. Near Infrared. et al.. Unmanned Aerial Vehicles.
(25) 1.2. Motivação e caracterização do problema. et al.. Eucaliptus. ∙ Problema:. ∙ Hipótese:. Myrtaceae.
(26) Capítulo 1. Introdução. a priori Ceratocystis.
(27) CAPÍTULO. 2. eXtensible Markup Language JavaScript Object Notation. Intrusion Detection System.
(28) Capítulo 2. Sistemas de detecção de intrusão. Default Deny. strings. 2.2.1. Sist emas baseados em anomalias. login.
(29) 2.3. Assinaturas de ataque. 2.2.2. Sist emas baseados em assinat uras. ∙ M odelagem por estados. ∙ Sistemas especialistas. ∙ Casamento de strings. 2.2.3. strings. Sist emas inspirados em assinat uras. substrings.
(30) Capítulo 2. Sistemas de detecção de intrusão. Code Red worm. 2.3.1. Ident i cação e descrição de assinat uras de at aque. et al.. Intrusion Detection Message Exchange Format. Heartbeat Heartbeat.
(31) 2.3. Assinaturas de ataque. eXtensible Markup Language. ACME Intrusion Signature Format.
(32) Capítulo 2. Sistemas de detecção de intrusão. time-to-live payload.
(33) 2.3. Assinaturas de ataque payload. Offset. Offset. payload payload payload. payload. 2.3.1.1 XML vs. JSON eXtensible Markup Language. Código-fonte 1. JavaScript Object Notation et al..
(34) Capítulo 2. Sistemas de detecção de intrusão. Código-fonte 2. et al.. mobile. namespaces tags. 2.3.1.2 Armazenamento das assinaturas. schema. open-source queries. queries.
(35) 2.4. Considerações finais.
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(37) CAPÍTULO. 3. Ceratocystis. 3.2.1. M urcha de Cerat ocyst is Ceratocystis fimbriata et al.. Ceratocystis fimbriata. et al.. Ceratocystis.
(38) Capítulo 3. Patologias de eucalipto e assinaturas espectrais. Ceratocystis. Ceratocystis.
(39) 3.2. Doenças e pragas de eucalipto. 3.2.2. Seca de Pont eiros Dothyorella sp.. Botryosphaeria ribis. 3.2.3. Ferrugem Puccinia psidii Winter et al.. et al.. P. psidii et al..
(40) Capítulo 3. Patologias de eucalipto e assinaturas espectrais.
(41) 3.3. Espectro eletromagnético e assinaturas espectrais. nm. nm.
(42) Capítulo 3. Patologias de eucalipto e assinaturas espectrais. et al. et al.. − −. nm et al.. nm.
(43) 3.3. Espectro eletromagnético e assinaturas espectrais. et al.. et al..
(44) Capítulo 3. Patologias de eucalipto e assinaturas espectrais. et al.. et al. et al. et al..
(45) CAPÍTULO. 4. et al..
(46) Capítulo 4. Uso de VANTs na detecção de doenças em plantações. et al. status Leaf Area Index. Normalized Green-Red Difference Index. status Normalized Difference Vegetation Index row, pitch e yaw. m m.
(47) 4.2. Trabalhos relacionados. R. et al.. stress. Photochemical. Reflectance Index. et al.. WorldView-2 R. WorldView-2. stress.
(48) Capítulo 4. Uso de VANTs na detecção de doenças em plantações. et al.. et al. Cercospora Magnaporthe grisea et al.. et al.. Phytophthora infestans. Venturia inaequalis. al.. et et al.. et al.. et al. Verticillium. et al.. et al. Huanglongbing. greening.
(49) 4.3. Considerações finais. stress. Elaeis guineensis stress stress et al.. Papaver somniferum. stress. Automatic Disease Diagnostic SIGNature.
(50)
(51) CAPÍTULO. 5 AUT OM AT IC DISEASE DIAGNOST IC SIGNAT URE. Automatic Disease Diagnostic SIGNature. ∙ ∙ ∙ ∙.
(52) Capítulo 5. ADDSIGN - Automatic Disease Diagnostic SIGNature. pixel pixel.
(53) 5.4. Diagnóstico automático de doenças. 5.4.1. Normalização e equalização de curvas espect rais. ni =. xi − min(x) max(x) − min(x).
(54) Capítulo 5. ADDSIGN - Automatic Disease Diagnostic SIGNature. 5.4.2. Algorit mos de classi cação.
(55) 5.4. Diagnóstico automático de doenças. Assinatur a espectr al or iginal. Assinatur a espectr al equalizada. 5.4.2.1 Naive Naive P Q i. qi ±. pi. qi. pi Q. 5.4.2.2 Distância Euclidiana. s d( p;q) =. n.  (qi − pi ). i=. P. Q. 5.4.2.3 Distância Manhattan. d( p;q) =. n.  |qi − pi |. i=. P. Q. 5.4.2.4 SAM Spectral Angle Mapper. et al. P Q. a. a=. p.  ni=.  ni=. pi qi p n p  i= q. !.
(56) Capítulo 5. ADDSIGN - Automatic Disease Diagnostic SIGNature. 5.4.2.5 SCM Spectral Correlation Mapper Pearson. R=. 5.4.3. p. Â ni=. Â ni=. ( pi − p)(qi − q) p ( pi − p) Â ni= (qi − q). !. M odelagem das assinat uras de doenças. identificação da assinatur a Id. infor mações sobre a assinatur a. infor mações sobr e o patógeno.
(57) 5.4. Diagnóstico automático de doenças. infor mações espectr ais offset.
(58) Capítulo 5. ADDSIGN - Automatic Disease Diagnostic SIGNature. Offset.
(59) 5.6. Considerações Finais.
(60)
(61) CAPÍTULO. 6. Ceratocystis.
(62) Capítulo 6. Experimentos realizados e resultados obtidos. Patologia. Níveis da doença. Diferentes Algor itmos indivíduos de classificação. Ceratocystis Ceratocystis.
(63) 6.4. Tratamento de Imagens.
(64) Capítulo 6. Experimentos realizados e resultados obtidos. Ceratocystis. 6.4.0.1 NDVI Normalized Difference Vegetation Index et al.. Near infrared. Nir. Red. NDVI =. NI R− Red NI R+ Red Hue, Saturation, Value. Ceratocystis.
(65) 6.4. Tratamento de Imagens. 6.4.0.2 Segmentação de solo e quanti cação de áreas. pixel. et al. Postflight Terra 3D.
(66) Capítulo 6. Experimentos realizados e resultados obtidos. et al.. x.
(67) 6.4. Tratamento de Imagens. et al.. et al..
(68) Capítulo 6. Experimentos realizados e resultados obtidos. cm. et al.. 6.4.1. Localização e cont agem de eucalipt os. threshold. threshold binário.
(69) 6.4. Tratamento de Imagens. mx m. m m.
(70) Capítulo 6. Experimentos realizados e resultados obtidos. Linear Least Squares Least Slope Squared. Ceratocystis.
(71) 6.5. Extração das assinaturas espectrais. Ceratocystis.
(72) Capítulo 6. Experimentos realizados e resultados obtidos.
(73) 6.7. Considerações Finais. Ceratocystis.
(74)
(75) CAPÍTULO. 7.
(76) Capítulo 7. Conclusão.
(77) 7.3. Produção intelectual. 7.3.1. Publicações. ∙ –. –. ∙ –. –. –.
(78) Capítulo 7. Conclusão. –. –. ∙ –. 7.3.2 ∙. ∙. ∙. ∙. Part icipações em event os.
(79) 7.4. Sugestões de trabalhos futuros. ∙.
(80)
(81) Clonagem e doenças do eucalipto What is NoSQL ? What is Cassandr a? Thr ift. I nternational Journal of Remote Sensing I ntr usion Detection Systems: A Survey and Taxonomy. Geoscience and Remote Sensing, I EEE Tr ansactions on Contr ibuições na área de Sistemas Distr ibuídos e Redes de Computadores e suas aplicações em Sistemas Embarcados Cr íticos.. Biosystems Engineer ing. Gener ating Reflectance Curves from sRGB Tr iplets. Precision Agr iculture.
(82) Referências. Remote Sensing of Environment. Fitopatologia Br asileir a M I L COM 2002. Proceedings. Journal of Economic Entomology. Summar ies of the 9th JPL Air borne Ear th Science Wor kshop, JPL , Publication 00-18. Anais do XVI I Simpósio Br asileiro de Sensor iamento Remoto - SBSR SNORT ○R User s M anual 2.9.7. Plant Disease. Emer ging Trends in Engineer ing and Technology, 2008. I CETET ’ 08. Fir st I nternational Conference on “ Code Red” Wor m Exploiting Buffer Over flow I n I I S I ndexing Service DL L The I ntr usion Detection M essage Exchange Format (I DM EF). RFC 4765.
(83) Referências. European Journal of Agronomy. Journal of Environmental M anagement Unmanned Aer ial Vehicles (UAV) Roadmap 2002-2027 Produção e Rentabilidade do Eucaliptos em Empresas Florestais The JSON Data I nterchange For mat Eucalyptus domestication and breeding. M onitor ing Vegetation From Space. Fitopatologia Br asileir a Revista Árvore. Fitopatologia Br asileir a Patologia florestal pr incipais doenças florestais do Br asil. Diagnose visual e controle de doenças abióticas e bióticas do eucalipto no Br asil. Conceitos Básicos de Sensor iamento Remoto. O Biológico Journal in Computer Virology.
(84) Referências. Computer s and Electronics in Agr iculture. M achine Vision and I mage Processing (M VI P), 2013 8th I r anian Conference on Journal of Plant Physiology. Processamento deI magensDigitais. Austr alian Journal of Botany Protocol Buffer s OSSEC in a Nutshell. CL EI Electronic Journal. Botr yosphaer ia. CoRR. 34th I nternational Symposium for Remote Sensing of the Environment Relatór io Anual 2016. I car us.
(85) Referências. Precision Agr iculture. Guidelines for perfor ming Systematic L iter ature Reviews in Software Engineer ing. Phytopathology Taxicab Geometr y: An Adventure in Non-Euclidean Geometr y. Remote Sensing of Environment. Remote Sensing Journal in Computer Virology The AI DE manual. European Journal of Agronomy. European Journal of Plant Pathology. Precision Agr iculture.
(86) Referências. Plant M ethods. Environmental and Exper imental Botany What is M endeley? I ntroduction to M ongoDB Quantificação de doenças de plantas. 2007. Ar tigo em Hyper texto. I EEE Tr ansactions on Geoscience and Remote Sensing. Journal in Computer Virology. Biosystems Engineer ing. Computer s and Electronics in Agr iculture. Revista Br asileir a de Geogr afia Física Sensor iamento remoto: pr incipios e aplicações.. CAI NE’ 09.
(87) Referências. Geosphere. L ecture Notes in Computer Science (including subser ies L ecture Notes in Artificial I ntelligence and L ecture Notes in Bioinfor matics). Sensor iamento Remoto no Estudo da Vegetação I ntr usion Detection with SNORT: Advanced I DS Techniques Using SNORT, Apache, M ySQL , PHP, and ACI D. 2011 I EEE I nternational Conference on Robotics and Automation (I CRA) Secur ing web services with ws-secur ity: Demystifying wssecur ity, ws-policy, saml, xml signature, and xml encr yption. NASA Special Publication I ntroduction to Redis Doenças do eucalipto no sul do Br asil: identificação e controle Guide to I ntrusion Detection and Prevention Systems (I DPS) Browse our camer a payloads & accessor ies. I ntroduction to Remote Sensing of Environment (RSE).
(88) Referências. Biosystems Engineer ing. Proceedings of the 6th I nternational Conference on Ubiquitous I nfor mation M anagement and Communication. Attack Signatures. Secur ity Technology, 2009. 43r d Annual 2009 I nternational Carnahan Conference on Extensible mar kup language (xml) Namespaces in XM L 1.0 (Thir d Edition) Alert Cor relation, Assessment and Reaction Module - next gener ation. The Samhain HI DS - Overview of available features. Percevej o bronzeado do eucalipto (Thaumastocor is peregr inus) (Hemipter a: Thaumastocor idae): ameaça às florestas de eucalipto br asileir as.. Computer and I nfor mation Science (I CI S), 2011 I EEE/ACI S 10th I nternational Conference on Analytical L etter s. Wuhan Univer sity Journal of Natur al Sciences M achine L earning and Cybernetics, 2005. Proceedings of 2005 I nternational Conference on.
(89) Referências. Using I nternal Sensor s for Computer I ntr usion Detection. Journal of Computer Science and Technology. Precision Agr iculture. I nternational Journal of Applied Ear th Observation and Geoinfor mation.
(90)
(91) APÊNDICE. A. Mendeley et al.. A.1.1. Objet ivos. ∙. ∙. ∙. A.1.2. Quest ões. State of the Art through Systematic Review.
(92) APÊNDICE A. Revisão Sistemática. A.1.3. Seleção das font es. ∙ ∙ ∙ ∙. A.1.4. Seleção dos est udos. A.1.4.1 Palavras-chave. ∙ ∙ ∙ ∙.
(93) A.1. Planejamento. A.1.4.2 Critérios de inclusão. ∙ (I -1) ∙ (I -2) ∙ (I -3) ∙ (I -4). A.1.4.3 Critérios de exclusão. ∙ (E-1) ∙ (E-2) ∙ (E-3) ∙ (E-4) ∙ (E-5) A.1.4.4 Procedimentos para selecionar os estudos. ∙ Processo de busca. strings strings. ∙ Processo de seleção inicial abstract.
(94) APÊNDICE A. Revisão Sistemática. ∙ Processo de seleção final. ∙ Extração dos resultados. strings. A.2.1. Const rução das st rings de busca strings. strings ∙ I EEEXplore Digital L ibr ar y. ∙ Spr inger. ∙ ACM Digital L ibr ar y.
(95) A.2. Execução. ∙ Scopus. A.2.2. Result ados das buscas strings Bibtex.
(96) APÊNDICE A. Revisão Sistemática.
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