| |
|
|
| Registros recuperados : 54 | |
| Registros recuperados : 54 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
|
Data corrente: |
22/12/2022 |
|
Data da última atualização: |
22/12/2022 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
|
Autoria: |
YANO, I. H.; SPERANZA, E. A.; CRUZ, S. A. B. da; SALVAIA, F. P. |
|
Afiliação: |
INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; SERGIO APARECIDO BRAGA DA CRUZ, CNPTIA; FABIO PEREIRA SALVAIA, COOPERATIVA DOS PLANTADORES DE CANA DO ESTADO DE SÃO PAULO. |
|
Título: |
Mapeamento de falhas de plantio em lavoura de cana-de-açúcar em espaços ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs utilizando ImageJ. |
|
Ano de publicação: |
2021 |
|
Fonte/Imprenta: |
In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGY MANAGEMENT, 18., 2021, São Paulo. Proceedings and abstracts. São Paulo: FEA/USP, 2021. |
|
ISSN: |
2448-1041 |
|
DOI: |
10.5748/18CONTECSI/COM/AGB/6889 |
|
Idioma: |
Português |
|
Notas: |
CONTECSI 2021. |
|
Conteúdo: |
Identificar e mapear falhas de plantio em lavouras de cana-de-açúcar em espaços ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs Existem diversos trabalhos realizados para identificar falhas de plantio em lavouras de cana-de-açúcar, por ser um problema que prejudicará a produtividade por vários anos, no entanto, existem poucos trabalhos dedicados à indentificação de falhas em locais ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs. Este trabalho utilizou o software livre ImageJ para identificar e mapear as falhas de plantio, por meio de técnicas de processamento digital de imagens. O sistema desenvolvido, neste trabalho inicial, apresentou bons resultados no processo de identificação das falhas de plantio, bem como, apresentou um relatório com dados de mapeamento das falhas nas imagens, que futuramente passará a dispor a localização georreferenciada das falhas de plantio. Para atingir os objetivos propostos o sistema utilizou diversas técnicas de processamento de imagens, tais como, segmentação de imagens por valores de pixels e por área, erosão e dilatação de formas, operações aritméticas e lógicas com os valores de pixels, entre outras. A cana-de-açúcar é uma cultura perene, que proporciona diversas safras, antes que a produtividade caia e um novo ciclo de replantio de 4 a 8 anos seja reiniciado. Por isso, a eliminação das falhas de plantio é necessária para aumentar a produtividade, lucratividade e sustentabilidade da indústria canavieira. |
|
Palavras-Chave: |
Detecção de Objetos; Image Processing; Indústria Sucroalcooleira; Object Detection; Orthomosaic; Ortomosaico; Pixels; Processamento de Imagens; Sugar and Alcohol Industry. |
|
Thesagro: |
Cana de Açúcar. |
|
Thesaurus NAL: |
Image analysis. |
|
Categoria do assunto: |
-- |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150270/1/PC-Mapping-planting-CONTECSI-2021.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02633nam a2200313 a 4500
001 2150270
005 2022-12-22
008 2021 bl uuuu u00u1 u #d
022 $a2448-1041
024 7 $a10.5748/18CONTECSI/COM/AGB/6889$2DOI
100 1 $aYANO, I. H.
245 $aMapeamento de falhas de plantio em lavoura de cana-de-açúcar em espaços ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs utilizando ImageJ.$h[electronic resource]
260 $aIn: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGY MANAGEMENT, 18., 2021, São Paulo. Proceedings and abstracts. São Paulo: FEA/USP$c2021
500 $aCONTECSI 2021.
520 $aIdentificar e mapear falhas de plantio em lavouras de cana-de-açúcar em espaços ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs Existem diversos trabalhos realizados para identificar falhas de plantio em lavouras de cana-de-açúcar, por ser um problema que prejudicará a produtividade por vários anos, no entanto, existem poucos trabalhos dedicados à indentificação de falhas em locais ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs. Este trabalho utilizou o software livre ImageJ para identificar e mapear as falhas de plantio, por meio de técnicas de processamento digital de imagens. O sistema desenvolvido, neste trabalho inicial, apresentou bons resultados no processo de identificação das falhas de plantio, bem como, apresentou um relatório com dados de mapeamento das falhas nas imagens, que futuramente passará a dispor a localização georreferenciada das falhas de plantio. Para atingir os objetivos propostos o sistema utilizou diversas técnicas de processamento de imagens, tais como, segmentação de imagens por valores de pixels e por área, erosão e dilatação de formas, operações aritméticas e lógicas com os valores de pixels, entre outras. A cana-de-açúcar é uma cultura perene, que proporciona diversas safras, antes que a produtividade caia e um novo ciclo de replantio de 4 a 8 anos seja reiniciado. Por isso, a eliminação das falhas de plantio é necessária para aumentar a produtividade, lucratividade e sustentabilidade da indústria canavieira.
650 $aImage analysis
650 $aCana de Açúcar
653 $aDetecção de Objetos
653 $aImage Processing
653 $aIndústria Sucroalcooleira
653 $aObject Detection
653 $aOrthomosaic
653 $aOrtomosaico
653 $aPixels
653 $aProcessamento de Imagens
653 $aSugar and Alcohol Industry
700 1 $aSPERANZA, E. A.
700 1 $aCRUZ, S. A. B. da
700 1 $aSALVAIA, F. P.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
