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| Registros recuperados : 5 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Solos. |
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Data corrente: |
19/04/2021 |
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Data da última atualização: |
26/10/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
PORTO, L.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D. |
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Afiliação: |
LUAN PORTO, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS. |
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Título: |
Segmentação semântica de pastagens utilizando o modelo DeepLabelV3+. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SEMINÁRIO PIBIC EMBRAPA SOLOS, 2019-2020, Rio de Janeiro. Seminário Pibic Embrapa Solos 2019/2020. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2021. E-book. (Embrapa Solos. Documentos, 219). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Estima-se que 80% das pastagens cultivadas presentes do Brasil encontram-se em algum nível de degradação. Uma das características marcantes das pastagens degradadas é a presença de plantas invasoras em concorrência com a espécie forrageira. Neste contexto, a identificação e a avaliação do nível de infestação passa ser uma informação relevante para a definição de estratégias de controle e recuperação de pastagens com este problema. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação de imagens para diferenciação de plantas daninhas/invasoras (diversas famílias botânicas) das plantas forrageiras (família gramínea). Estas técnicas se baseiam em aprendizagem não supervisionada por meio do modelo de segmentação semântica Deeplabv3+. Primeiramente, com o objetivo de treinar a rede neural, foram segmentadas manualmente com auxilio do software photoGIMP, imagens de gramíneas (forrageiras) e de diversas plantas de folha larga (daninhas) separadamente. Após o processo de treinamento da rede o modelo foi validado a partir de diferentes imagens separadas para este propósito. Os resultados demonstraram uma acurácia de 95.9%, mostrando potencial para diferenciar as diferentes espécies de plantas daninhas/invasoras das plantas forrageiras (família gramínea) Conclui-se que as técnicas de Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Segmentação Semântica de Imagens apresentam potencial na composição de uma solução metodológica para o diagnóstico quali-quantitativo do processo de infestação de plantas invasoras em pastagens em degradação. MenosEstima-se que 80% das pastagens cultivadas presentes do Brasil encontram-se em algum nível de degradação. Uma das características marcantes das pastagens degradadas é a presença de plantas invasoras em concorrência com a espécie forrageira. Neste contexto, a identificação e a avaliação do nível de infestação passa ser uma informação relevante para a definição de estratégias de controle e recuperação de pastagens com este problema. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação de imagens para diferenciação de plantas daninhas/invasoras (diversas famílias botânicas) das plantas forrageiras (família gramínea). Estas técnicas se baseiam em aprendizagem não supervisionada por meio do modelo de segmentação semântica Deeplabv3+. Primeiramente, com o objetivo de treinar a rede neural, foram segmentadas manualmente com auxilio do software photoGIMP, imagens de gramíneas (forrageiras) e de diversas plantas de folha larga (daninhas) separadamente. Após o processo de treinamento da rede o modelo foi validado a partir de diferentes imagens separadas para este propósito. Os resultados demonstraram uma acurácia de 95.9%, mostrando potencial para diferenciar as diferentes espécies de plantas daninhas/invasoras das plantas forrageiras (família gramínea) Conclui-se que as técnicas de Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Segmentação Semântica de Imagens apresentam potencial na composição de uma solução metodológica para o diagnóstico quali-quantitativo do processo de infesta... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Deeplearning; Gramíneas; Pastagens Degradadas; Plantas Daninhas; Redes Neurais; Visão Computacional. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/221328/1/CNPS-DOC-219-2021.epub
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Marc: |
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520 $aEstima-se que 80% das pastagens cultivadas presentes do Brasil encontram-se em algum nível de degradação. Uma das características marcantes das pastagens degradadas é a presença de plantas invasoras em concorrência com a espécie forrageira. Neste contexto, a identificação e a avaliação do nível de infestação passa ser uma informação relevante para a definição de estratégias de controle e recuperação de pastagens com este problema. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação de imagens para diferenciação de plantas daninhas/invasoras (diversas famílias botânicas) das plantas forrageiras (família gramínea). Estas técnicas se baseiam em aprendizagem não supervisionada por meio do modelo de segmentação semântica Deeplabv3+. Primeiramente, com o objetivo de treinar a rede neural, foram segmentadas manualmente com auxilio do software photoGIMP, imagens de gramíneas (forrageiras) e de diversas plantas de folha larga (daninhas) separadamente. Após o processo de treinamento da rede o modelo foi validado a partir de diferentes imagens separadas para este propósito. Os resultados demonstraram uma acurácia de 95.9%, mostrando potencial para diferenciar as diferentes espécies de plantas daninhas/invasoras das plantas forrageiras (família gramínea) Conclui-se que as técnicas de Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Segmentação Semântica de Imagens apresentam potencial na composição de uma solução metodológica para o diagnóstico quali-quantitativo do processo de infestação de plantas invasoras em pastagens em degradação.
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Embrapa Solos (CNPS) |
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