Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
Melo, Leonardo Leite de |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-26052021-144804/
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Resumo: |
O uso racional de recursos na agricultura ganhou importância nos últimos anos devido à necessidade de assegurar a sustentabilidade da produção agrícola, de forma a evitar consequências ambientais e até mesmo a iminência de escassez de recursos, como é o caso da água. Pela complexidade de estimar a resposta da planta à disponibilidade hídrica, uma técnica que vem obtendo grande importância é a utilização de imagens térmicas. Porém, o diagnóstico por imagens não é intuitivo e demanda do avaliador conhecimentos físico-químicos do solo e da planta, além de tempo e experiência. Devido a tal limitação, buscaram-se métodos computacionais que possam ser utilizados para realizar essa tarefa, estimando o estado hídrico de plantas a partir de imagens térmicas, suprindo a necessidade de um especialista. Para isso, duas técnicas de eficácia comprovada foram utilizadas: a rede Inception-Resnet-v2 e a técnica transfer learning. Experimentos foram realizados e os resultados obtidos mostram que o sistema de classificação do estresse hídrico na planta desenvolvido, com avaliação a partir da imagem térmica de modo não destrutivo, alcançou um desempenho superior em comparação à avaliação feita por especialista. Além disso, o desempenho foi superior na acurácia global, bem como em sua capacidade de distinguir entre as classes, demonstrando ser uma ferramenta eficaz para a realização de tal tarefa, demandando menor tempo. |