Data/hora: 25/06/2024 14:28:24

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	22/12/2022	
Data da última atualização: 	22/12/2022	
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: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1150270/1/PC-Mapping-planting-CONTECSI-2021.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (21528-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS