01949nam a2200241 a 450000100080000000500110000800800410001902000220006010000230008224501270010526001100023230000160034250000180035852011430037665000200151965000190153965000260155865000290158465300310161365300250164470000190166970000190168821112262020-11-04       2019    bl uuuu     u00u1 u    #d  a978-65-00-10242-01 aSILVA, J. G. J. da  aComputer vision and image processing for detecting and quantifying whitefliesba systematic review.h[electronic resource]  aIn: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGROc2019  ap. 382-391.  aSBIAgro 2019.  aA evolucão da agricultura de precisão impulsionou o aumento da produção agrícola e proporcionou o surgimento de grandes desafios em termos de eficiência, segurança alimentar, sustentabilidade e impacto ambiental. Especificamente, o controle de pragas é de suma importância no que tange a saúde das plantações. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura, abordando técnicas e métodos de processamento digital de imagens em plantas para a detecção e classificação de pragas, em específico para a praga Mosca Branca. Nesta revisão foram considerados artigos publicados entre 2008 e 2018 indexados por cinco bases de dados científicas. A revisão identificou que as técnicas são bem exploradas, diversificadas e possuem alto desempenho em termos de acurácia. No entanto há uma dificuldade no que tange a detecção de moscas em estágio ninfal, e principalmente técnicas aplicadas a campo aberto e dispositivos portáteis, o que daria maior autonomia à agricultores e cientistas. Ideias futuras são discutidas no final do artigo com base nas dificuldades relatadas e trabalhos futuros propostos.  aComputer vision  aDigital images  aPrecision agriculture  aAgricultura de Precisão  aClassificação de imagens  aVisão computacional1 aNARCISO, M. G.1 aGONÇALVES, C.