Data/hora: 19/06/2024 04:53:17

Biblioteca(s): | Embrapa Uva e Vinho.
Data corrente: | 17/05/2021
Data da última atualização: | 17/05/2021
Autoria: | LARA, L. M.; GEBLER, L.; LEITE JÚNIOR, M. J.; SOARES, A. L.
Afiliação: | LUCAS MOLZ LARA, 1Agronomist, Graduate student Precision Agriculture Master Program - PPGAP, Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria - RS, Brasil. E-mail: lmolzlara@gmail.com(ORCID 0000-0002-7279-7181); LUCIANO GEBLER, CNPUV; MIRABOR JOSÉ LEITE JÚNIOR, 3Agronomist, Graduate student Precision Agriculture Master Program - PPGAP, Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria - RS, Brasil. mirabor@outlook.com(ORCID 0000-0003-3289-7687); ALENCAR LUCAS SOARES, Geoprocessing Technologist; Graduate student Precision Agriculture Master Program - PPGAP, Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria - RS, Brasil. E-mail: alencar.soares4@gmail.com(ORCID 0000-0003-2308-5724).
Título: | Precision agriculture trends in fruit growing from 2016 to 2020.
Ano de publicação: | 2021
Fonte/Imprenta: | Revista Brasileira de Fruticultura, v. 43, n. 2, e-096, 2021.
Idioma: | Inglês
Conteúdo: | Brazilian fruit culture has a great influence on the social and economic sector in the most diverse regions of the country, generating employment and income in the exercise of its activities. As it is an activity carried out most often in a manual and conventional manner, fruit culture has a great potential for technological growth, especially when adopting the concepts applied by precision agriculture on the crops of grains, fibers and energy, creating a new segment, Precision Fruit Farming. The present work aims to carry out a bibliographic review on the main trends that have emerged in the last five years on Precision Fruit growing, highlighting its future perspectives and the history of technological evolution. 83 articles were analyzed, classified in different perennial cultures and applications, such as machine learning, remote sensing, robotics, using UAV to obtain different vegetation indexes, among others. Index Terms: Machine Learning; Vegetation Indexes; Robotics; Tendências da agricultura de precisão em fruticultura no período de 2016 A 2020 Resumo - A fruticultura brasileira exerce grande influência sobre o setor social e econômico nas mais diversas regiões do País, gerando emprego e renda no exercício de suas atividades. Por se tratar de uma atividade realizada, na maioria das vezes, de forma manual e convencional, a fruticultura possui grande potencial de crescimento tecnológico, principalmente ao adotar os conceitos aplicados pela agricultura de precisão sobre as culturas de grãos, fibras e energia, criando um novo segmento, a Fruticultura de Precisão. O presente estudo objetivou realizar uma revisão bibliográfica sobre as principais tendências que surgiram nos últimos cinco anos sobre a Fruticultura de Precisão, destacando suas perspectivas futuras e o histórico de evolução tecnológica. Foram analisados 83 artigos, classificados em diferentes culturas perenes e aplicações, como machine learning (aprendizado de máquinas), sensoriamento remoto, robótica, utilização de VANT para obtenção de diferentes índices de vegetação, entre outras. Termos para indexação: Aprendizagem de Máquina; Índices de Vegetação; Robótica; Sensoriamento Remoto; VANT.
Palavras-Chave: | Aprendizagem de Máquina; Índices de Vegetação; Machine Learning; Robótica; Robotics; Unmanned aerial vehicles(UAV); VANT; Vegetation Indexes.
Thesagro: | Sensoriamento Remoto.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/223254/1/0100-2945-rbf-43-2-e-096.pdf
Registro original: | Embrapa Uva e Vinho (CNPUV)
Exemplares: | CNPUV - (18659-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS