Deep learning e segmentação semântica de imagens para diagnóstico de níveis de degradação de pastagem.
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.
Main Authors: | VIEIRA, L. P., SIMÕES, M., FERRAZ, R. P. D., RIBEIRO, J. A. |
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Other Authors: | 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. |
Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
Language: | Portugues pt_BR |
Published: |
2023-04-28
|
Subjects: | Visão computacional, Aprendizado de máquina, Redes Neurais Convolucionais, Pastagem, Image analysis, |
Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1153427 |
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