Avaliação de parâmetros de textura para classificação de plantas daninhas em imagens digitais.
As plantas daninhas podem causar danos, qualitativos e quantitativos, às culturas de valor agronômico. A agricultura de precisão, utilizando-se de técnicas de visão artificial, possibilita a análise do local de produção através de imagens digitais que, processadas fornecerão informações para tomada de decisão, possibilitando a otimização de recursos, garantindo maiores lucros e menos impactos ambienttais. Neste trabalho foram selecionados e avaliados 9 parâmetros da matriz de co-ocorrência de imagens digitais monocromáticas de plantas daninhas de folha larga e estreita, coletadas 25 dias após a emergência. Dos nove parâmetros testados, cinco apresentaram resultados satisfatórios individualmente para separação das plantas: Momento angular (f1), valor medio (f2). momento da diferença inversa (f6), entropia (f7) e medida de correlação A (f10). A combinação dos parâmetros f2, f6, f7 e f10 apresentaram o melhor resultado dois a dois.
Main Authors: | ALVES, E. A., PINTO, F. A. C., MANTOVANI, E. C., SENA JUNIOR, D. G. |
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Other Authors: | EVANDRO CHARTUNI MANTOVANI, CNPMS. |
Format: | Parte de livro biblioteca |
Language: | pt_BR por |
Published: |
2011-04-10T11:11:11Z
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Subjects: | Visao artificial, Matriz de co-ocorrencia., Agricultura de Precisão., |
Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/485501 |
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