Fusão sensorial por classificação cognitiva ponderada no mapeamento de cenas naturais agrícolas para análise quali-quantitativa em citricultura

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Lulio, Luciano Cássio
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Agricultural mobile robot; Agricultural scenes; Cenas agrícolas; Classificação cognitiva; Cognitive classification; Computer vision; Fusão sensorial; Robô agrícola móvel; Sensory fusion; Visão computacional
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18145/tde-18072016-093049/

Sistemas computacionais empregados na Agricultura de Precisão (AP) são dedicados, atualmente, a prover relativa amostragem, precisão e nível de processamento de dados requeridas pelas práticas agrícolas, que não são comuns a agricultura convencional, elevando custos com a produção e pesquisas direcionadas ao sensoriamento remoto, para o mapeamento e inspeção das linhas de plantio. São tarefas a priori realizadas com o uso de sensores proprioceptivos e exteroceptivos, instrumentação embarcada, informações geográficas e implementos existentes na produção e cultivo, que auxiliam as atividades do agricultor durante as etapas de plantação, maturação, conservação e colheita de determinada cultura. Ainda, estas tarefas são auxiliadas com uso de robôs agrícolas móveis terrestres, como plataformas veiculares autônomas para a locomoção entre as linhas de plantio na aquisição de dados do campo. Dadas estas informações e relacionando o grau de investimento e desenvolvimento destas tecnologias, o objetivo deste trabalho é auxiliar a inspeção, quantificação e qualificação de culturas agrícolas (citricultura) de determinada área de plantio através da análise e identificação de dados por fusão sensorial, associada a processamento de imagens digitais, termografia óptica e sensores de fluxo óptico e refletância, baseado na extração de objetos de cenas naturais reais, identificando itens como frutos, gramíneas, caules, ramos, folhas e galhos, provendo assim um conjunto de dados qualitativos e quantitativos da cultura analisada. A partir de um sistema de visão computacional e fusão sensorial, com câmeras GigE/IP-CMOS, conjunto de sonares, câmera térmica, sensores de fluxo óptico e sensores de refletância, são embarcados nas laterais da estrutura veicular, com a mesma relação do centro geométrico cinemático do robô agrícola móvel. Após a aquisição dos dados, são aplicadas técnicas de processamento de imagens e sinais para a segmentação de regiões não homogêneas, e reconhecimento de padrões por classificadores estatísticos. Tais técnicas são programadas em OpenCV e MATLAB, de forma offline. Classificadores cognitivos que realizam as correspondências de padrões e classes são pretendidos na combinação de técnicas de fusão de dados ponderada, para que, durante a locomoção do robô agrícola móvel, as etapas de processamento de imagens e combinação de parâmetros para a classificação sejam manipuláveis para análise a posteriori, conflitando os dados existentes com prováveis alterações decorrentes na cultura e na biomassa.