Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
Souza, Flávia Luize Pereira de |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/204354
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Resumo: |
Em virtude da importância agrícola da soja no contexto econômico, faz-se necessário o seu acompanhamento com o uso de técnicas buscando a maximização da produtividade e qualidade do produto. É possível alcançar altas produtividades na lavoura, por meio da semeadura com distribuição espacial adequada e uniforme das sementes. Com isso se faz importante o uso de tecnologias, como a aplicação do Processamento Digital de Imagens, que permite tratar as imagens coletadas e aperfeiçoá-las para a interpretação humana e, em seguida, a análise automática pelo computador, a partir da classificação do reconhecimento de padrões. O objetivo desta pesquisa foi desenvolver um novo método para estimar a distribuição das plantas na linha de plantio da lavoura de soja, por meio de visão computacional e processamento de imagens coletadas pelo RPA (sigla em inglês para “Aaeronave Remotamente Pilotada”) utilizando Machine Learning. O estudo foi realizado na Fazenda Experimental Lageado, município de Botucatu, SP. O delineamento experimental utilizado foi em faixas, variando-se a velocidade de semeadura (4, 6 e 8km·h-1), com quatro repetições. A distribuição longitudinal da soja foi obtido em campo de forma convencional, inicialmente, para posterior análise do cálculo de distância entre conjuntos de plantas de soja com Inteligência Artificial (I.A.) com a utilização de RPA para a detecção das imagens. Os resultados obtidos das distâncias entre plantas com trena demonstraram que o aumento da velocidade de semeadura proporcionou menos espaçamentos normais e mais espaçamentos duplos e falhos, enquanto menores velocidades de semeadura favoreceram maior regularidade. Entretanto, nas velocidades de 6 e 8 km·h-1 os resultados não diferiram estatisticamente. O modelo Random Forest apresentou melhor resultado com acurácia em torno de 65% em média, porém o algoritmo não obteve um resultado considerado satisfatório. É possível concluir que a dificuldade de classificação das distâncias entre plantas de soja com o modelo utilizado pode estar associada às variáveis qualidade de imagem, sobreposição das plantas de soja e a precisão do modelo. Foi verificado que o modelo Random Forest não é a melhor tecnologia para a estimativa. |