Data/hora: 08/06/2024 22:27:36

Biblioteca(s): | Embrapa Agrossilvipastoril.
Data corrente: | 08/02/2022
Data da última atualização: | 08/02/2022
Autoria: | EVARISTO, J. W.; VENDRUSCULO, L. G.; BASSI, B.; GARCIA, T.
Afiliação: | JADER WILLIAN EVARISTO, UNEMAT, Sinop-MT; LAURIMAR GONCALVES VENDRUSCULO, CNPTIA; BRUNO BASSI, UNEMAT, Sinop-MT; THIAGO GARCIA, UNEMAT, Sinop-MT.
Título: | Classificação de imagens termais em alvos agricolas.
Ano de publicação: | 2017
Fonte/Imprenta: | In: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 6., 2017, Sinop, MT. Resumos... Sinop, MT: Embrapa Agrossilpastoril, 2017. p. 238-242.
Idioma: | Português
Conteúdo: | A segmentação de alvos de interesse em imagens capturadas eletronicamente é importante para aplicações no setor agrícola e florestal. Por meio da individualização dos alvos nas imagens é possível, por exemplo, estimar dados morfométricos (e.g. altura total, parâmetros de copa, diâmetro de altura de peito, etc), que permitam o cálculo mais acurado da biomassa para cada indivíduo florestal. Todavia, trabalhos recentes têm priorizado a identificação de áreas vegetadas ao invés de indivíduos florestais utilizando frequentemente imagens multiespectrais de satélites (Connette et al., 2016; Sarker; Nichol, 2011). Poucos são os trabalhos voltados a estimativa individual, tal como a abordagem com dados LiDAR conhecido também como laser scanner utilizada por Figueiredo et al. (2014). Adicionalmente, apesar dos avanços tecnológicos relativo aos sensores, a pronta disponibilidade de algoritmos para processamento ainda se constitui um desafio para as diversas aplicações. O uso de técnicas para classificação de imagens é um dos objetivos da temática de processamento de imagens ou sinais (Gonzalez; Woods, 2000). Estas imagens podem ser adquiridas dentro de uma ampla faixa do espectro eletromagnético. Dentre elas destaca-se a banda termal (3 ?to? 35 &#956;m) a qual é uma tecnologia não invasiva e que não necessita contato e não destrói o alvo. Apesar do potencial uso das imagens termais, algoritmos para, inicialmente, identificar os alvos agrícolas são pouco relatados. O objetivo deste trabalho é classificar um alvo vegetal utilizando imagens termais ou termogramas por meio de um limiar criado através de teorias estatísticas. Neste estudo utilizou-se o tronco de indivíduos de floresta nativa pertencentes a um sistema integrado de lavoura e floresta.
Palavras-Chave: | Alvo agrícola; Classficação de imagem; Dado morfométrico; Imagem multiespectral; Sinop-MT.
Thesagro: | Setor Agrícola; Setor Florestal.
Thesaurus Nal: | Lidar.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/231056/1/2017-cpamt-lgv-classificacao-imagens-termais-alvos-agricolas-p-238-242.pdf
Registro original: | Embrapa Agrossilvipastoril (CPAMT)
Exemplares: | CPAMT - (1769-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS