Data/hora: 07/06/2024 11:20:40

Biblioteca(s): 	Embrapa Solos.	
Data corrente: 	28/04/2023	
Data da última atualização: 	22/11/2023	
Autoria: 	VIEIRA, L. P.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; RIBEIRO, J. A.	
Afiliação: 	LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO RIO DE JANEIRO; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; JOÃO ARAÚJO RIBEIRO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DO RIO DE JANEIRO.	
Título: 	Deep learning e segmentação semântica de imagens para diagnóstico de níveis de degradação de pastagem.	
Ano de publicação: 	2023	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 20., 2023, Florianópolis. Anais [...]. São José dos Campos: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 2023. p. 1024-1027.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	O processo de degradação de pastagem pode ser identificado quando a produção de forragem diminui, consequentemente, o aumento das áreas descobertas e plantas invasoras. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação semântica de fotografias para diferenciação de plantas invasoras, forrageiras, solo exposto e palhada por meio do modelo DeeplabV3+. Primeiramente o modelo foi treinado com amostras do banco de dados The GrassClover Image Dataset for Semantic and Hierarchical Species Understanding in Agriculture. Um pequeno banco de dados foi construído a partir das fotografias ortogonais, retiradas da plataforma Atlas das Pastagens. Após o processo de treinamento com os dois bancos de imagens os resultados demonstraram satisfatórios com valores de MIoU de 87,6% com o primeiro banco de imagens e 75,4% com segundo banco de imagens. Conclui-se que as técnicas de segmentação semântica de imagens apresentam potencial para subsidiar a classificação da degradação de pastagens.	
Palavras-Chave: 	Aprendizado de máquina; Redes Neurais Convolucionais; Visão computacional.	
Thesagro: 	Pastagem.	
Thesaurus Nal: 	Image analysis.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1153427/1/Deep-learning-e-segmentacao-semantica-de-imagens-2023.pdf	
Registro original: 	Embrapa Solos (CNPS)	
Exemplares: 	CNPS - (21278-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS