Computer vision and image processing for detecting and quantifying whiteflies: a systematic review.
A evolucão da agricultura de precisão impulsionou o aumento da produção agrícola e proporcionou o surgimento de grandes desafios em termos de eficiência, segurança alimentar, sustentabilidade e impacto ambiental. Especificamente, o controle de pragas é de suma importância no que tange a saúde das plantações. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura, abordando técnicas e métodos de processamento digital de imagens em plantas para a detecção e classificação de pragas, em específico para a praga Mosca Branca. Nesta revisão foram considerados artigos publicados entre 2008 e 2018 indexados por cinco bases de dados científicas. A revisão identificou que as técnicas são bem exploradas, diversificadas e possuem alto desempenho em termos de acurácia. No entanto há uma dificuldade no que tange a detecção de moscas em estágio ninfal, e principalmente técnicas aplicadas a campo aberto e dispositivos portáteis, o que daria maior autonomia à agricultores e cientistas. Ideias futuras são discutidas no final do artigo com base nas dificuldades relatadas e trabalhos futuros propostos.
Main Authors: | SILVA, J. G. J. da, NARCISO, M. G., GONÇALVES, C. |
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Other Authors: | JOAO GABRIEL JUNQUEIRA DA SILVA, UFG; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPAF; CRISTHIANE GONÇALVES, UFG. |
Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
Language: | Portugues pt_BR |
Published: |
2019-08-09
|
Subjects: | Classificação de imagens, Visão computacional, Agricultura de Precisão, Precision agriculture, Digital images, Computer vision, |
Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1111226 |
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