Sistema de coleta de imagens para previsão de produção em pomares de maçã.

A coleta de imagens é uma importante ferramenta para a agricultura de precisão. Porém, certas culturas, como a da maçã, dificultam sua realização devido ao uso de telas de proteção antigranizo, o que dificulta a utilização de drones. Diante disso, foi elaborado um sistema para a coleta de 4.062 imagens usando-se uma câmera acoplada a um veículo de solo, em um pomar de maçãs localizado no campo experimental da Embrapa Uva e Vinho, em Vacaria, estado do Rio Grande do Sul, Brasil. As imagens foram posteriormente utilizadas na geração de uma imagem panorâmica que compreendesse toda a lateral das fileiras de árvores do pomar e também foram empregadas no treinamento de uma rede neural convolucional, que foi utilizada para a contagem das frutas nas imagens panorâmicas, na intenção de obter uma contagem próxima à real, para que uma estimativa de produção pudesse ser feita. A contagem, no entanto, não obteve resultados estáveis, necessitando aprimoramentos na geração da imagem panorâmica e no treinamento da rede neural. Contudo, o projeto demonstrou a viabilidade e aplicabilidade da ideia. Palavras-chave: agricultura de precisão; rede neural convolucional; imagem panorâmica. ABSTRACT Image collection is an important tool for precision agriculture. However, in certain crops, such as apples, anti-hail screens hinder the use drones for this collection. Therefore, a system was developed to collect 4062 images using a camera attached to a ground vehicle, in an apple orchard located in the experimental field of Embrapa Uva e Vinho, in Vacaria, state of Rio Grande do Sul, Brazil. The images were later used to generate a panoramic image that covered the entire side of the orchard’s tree rows. They were also used in a convolutional neural network training to count the fruits in the panoramic images and obtain a count close to the real one to be able to estimate the production. The count, however, did not obtain stable results, requiring improvements in the generation of the panoramic image and the training of the neural network. However, the project demonstrated the viability and applicability of the idea. Keywords: precision agriculture; convolutional neural network; panoramic image

Bibliographic Details

Main Authors:	SELZLEIN, D. A., RIBEIRO, C. M. A. A., GEBLER, L., PAULA FILHO, P. L. DE
Other Authors:	DARLAN ALAOR SELZLEIN, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ
Format:	Parte de livro biblioteca
Language:	por
Published:	2024-11-28
Subjects:	Rede neural convolucional, Imagem panorâmica, Convolutional neural networke, Panoramic image, Agricultura de Precisão, Precision agriculture,
Online Access:	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1169731 https://doi.org/10.4322/978-65-86819-38-0.1000026
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