Data/hora: 07/06/2024 12:58:43

Biblioteca(s): | Embrapa Solos.
Tipo da produção científica: | Artigo em Anais de Congresso
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