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.

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.

Bibliographic Details

Main Authors:	YANO, I. H., SPERANZA, E. A., CRUZ, S. A. B. da, SALVAIA, F. P.
Other Authors:	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.
Format:	Anais e Proceedings de eventos biblioteca
Language:	Portugues pt_BR
Published:	In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGY MANAGEMENT, 18., 2021, São Paulo. Proceedings and abstracts. São Paulo: FEA/USP, 2021. 2022-12-22
Subjects:	Detecção de Objetos, Indústria Sucroalcooleira, Ortomosaico, Pixels, Processamento de Imagens, Image Processing, Object Detection, Orthomosaic, Sugar and Alcohol Industry, Cana de Açúcar, Image analysis,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1150270
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