Protótipo de sistema para coleta de imagens de pomares para previsão de colheita.
A coleta de dados é a base para o ciclo da agricultura de precisão. Na fruticultura, a metodologia de coleta de dados ainda está fortemente embasada na ação empírica de monitoramento visual por parte de técnicos e produtores. O desenvolvimento de sistemas de coleta de dados automatizado tem sido visto como um apoio importante ao processo de AP em fruticultura, logo a coleta de imagens através do sensoriamento proximal em solo, devido aos sistemas de cultivo cobertos, tem apresentado uma evolução constante. Algumas dificuldades foram detectadas que precisam ser ajustadas, mas as técnicas de ajuste de imagem disponíveis atualmente permitem dar solução a este problema. O uso do stitching na coleta de imagens em pomares pode ajudar na adoção de métodos de predição e estimação, necessários para avaliar a efetividade das ações corretivas dos efeitos da variabilidade espacial e temporal em pomares de frutas.
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2023-04-27
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dig-alice-doc-11534122023-04-27T17:52:10Z Protótipo de sistema para coleta de imagens de pomares para previsão de colheita. SELZLEIN, D. A. RIBEIRO, C. M. A. A. GEBLER, L. PAULA FILHO, P. L. de DARLAN ALAOR SELZLEIN, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ; CARLOS MOYSES ABRAHÃO AUZI RIBEIRO, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ; LUCIANO GEBLER, CNPUV; PEDRO LUIZ DE PAULA FILHO, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ. Stitching Fruticultura de Precisão Maçã A coleta de dados é a base para o ciclo da agricultura de precisão. Na fruticultura, a metodologia de coleta de dados ainda está fortemente embasada na ação empírica de monitoramento visual por parte de técnicos e produtores. O desenvolvimento de sistemas de coleta de dados automatizado tem sido visto como um apoio importante ao processo de AP em fruticultura, logo a coleta de imagens através do sensoriamento proximal em solo, devido aos sistemas de cultivo cobertos, tem apresentado uma evolução constante. Algumas dificuldades foram detectadas que precisam ser ajustadas, mas as técnicas de ajuste de imagem disponíveis atualmente permitem dar solução a este problema. O uso do stitching na coleta de imagens em pomares pode ajudar na adoção de métodos de predição e estimação, necessários para avaliar a efetividade das ações corretivas dos efeitos da variabilidade espacial e temporal em pomares de frutas. 2023-04-27T17:52:10Z 2023-04-27T17:52:10Z 2023-04-27 2022 Anais e Proceedings de eventos In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGRICULTURA DE PRECISÃO, 2022, Campinas, SP. Anais...Campinas: ConBAP, ago. 2022. p. 477-482. http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1153412 Portugues pt_BR openAccess |
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A coleta de dados é a base para o ciclo da agricultura de precisão. Na fruticultura, a metodologia de coleta de dados ainda está fortemente embasada na ação empírica de monitoramento visual por parte de técnicos e produtores. O desenvolvimento de sistemas de coleta de dados automatizado tem sido visto como um apoio importante ao processo de AP em fruticultura, logo a coleta de imagens através do sensoriamento proximal em solo, devido aos sistemas de cultivo cobertos, tem apresentado uma evolução constante. Algumas dificuldades foram detectadas que precisam ser ajustadas, mas as técnicas de ajuste de imagem disponíveis atualmente permitem dar solução a este problema. O uso do stitching na coleta de imagens em pomares pode ajudar na adoção de métodos de predição e estimação, necessários para avaliar a efetividade das ações corretivas dos efeitos da variabilidade espacial e temporal em pomares de frutas. |
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