Data/hora: 07/06/2024 15:15:20

Biblioteca(s): 	Embrapa Solos.	
Data corrente: 	19/04/2021	
Data da última atualização: 	26/10/2021	
Autoria: 	PORTO, L.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.	
Afiliação: 	LUAN PORTO, UERJ; MARGARETH GONCALVES SIMOES, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS.	
Título: 	Segmentação semântica de pastagens utilizando o modelo DeepLabelV3+.	
Ano de publicação: 	2021	
Fonte/Imprenta: 	In: SEMINÁRIO PIBIC EMBRAPA SOLOS, 2019-2020, Rio de Janeiro. Seminário Pibic Embrapa Solos 2019/2020. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2021. E-book. (Embrapa Solos. Documentos, 219).	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	Estima-se que 80% das pastagens cultivadas presentes do Brasil encontram-se em algum nível de degradação. Uma das características marcantes das pastagens degradadas é a presença de plantas invasoras em concorrência com a espécie forrageira. Neste contexto, a identificação e a avaliação do nível de infestação passa ser uma informação relevante para a definição de estratégias de controle e recuperação de pastagens com este problema. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação de imagens para diferenciação de plantas daninhas/invasoras (diversas famílias botânicas) das plantas forrageiras (família gramínea). Estas técnicas se baseiam em aprendizagem não supervisionada por meio do modelo de segmentação semântica Deeplabv3+. Primeiramente, com o objetivo de treinar a rede neural, foram segmentadas manualmente com auxilio do software photoGIMP, imagens de gramíneas (forrageiras) e de diversas plantas de folha larga (daninhas) separadamente. Após o processo de treinamento da rede o modelo foi validado a partir de diferentes imagens separadas para este propósito. Os resultados demonstraram uma acurácia de 95.9%, mostrando potencial para diferenciar as diferentes espécies de plantas daninhas/invasoras das plantas forrageiras (família gramínea) Conclui-se que as técnicas de Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Segmentação Semântica de Imagens apresentam potencial na composição de uma solução metodológica para o diagnóstico quali-quantitativo do processo de infestação de plantas invasoras em pastagens em degradação.	
Palavras-Chave: 	Deeplearning; Gramíneas; Pastagens Degradadas; Plantas Daninhas; Redes Neurais; Visão Computacional.	
Categoria do assunto: 	P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/221328/1/CNPS-DOC-219-2021.epub	
Registro original: 	Embrapa Solos (CNPS)	
Exemplares: 	CNPS - (20657-1) - UPC - PC - DD -  -  -  - DIS