Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1146298
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorCARVALHO, R. da S.
dc.contributor.authorCARVALHO, J. E. B. de
dc.date.accessioned2022-09-09T13:07:19Z-
dc.date.available2022-09-09T13:07:19Z-
dc.date.created2022-09-09
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationCruz das Almas, BA: Embrapa Mandioca e Fruticultura, 2022.
dc.identifier.issn1809-5003
dc.identifier.urihttp://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1146298-
dc.descriptionA presente metodologia digital tem como objetivo estimar o percentual de cobertura do solo com gramíneas (Urochloa spp.) nas entrelinhas de pomares de citros para fins de pesquisa. Esse processo metodológico digital, combina ferramentas de processamento de imagens aéreas de aeronaves remotamente pilotadas (RPA) e softwares livres de código aberto Fiji ImageJ e Weka (Waikato Environment for Knowledge Analysis), sendo que este último utiliza algoritmos de última geração e técnicas de inteligência artificial (IA) da subárea de aprendizado de máquina (supervisionado). Utilizou-se o método preditivo de classificação de árvore de decisão tendo como algoritmo classificador Random Forest, que é acionado no software Fiji ImageJ a partir do plugin TWS (Trainable Weka Segmentation). Por meio da supervisão do pesquisador, um conjunto de entrada de padrões de pixels são rotulados e representados com suas características (atributos) e, em seguida, usados como um conjunto de dados para treinamento do algoritmo classificador. Uma vez que o modelo classificador é treinado, este é utilizado para classificar o restante de pixels de entrada da imagem ou em outras imagens com novos dados. Após o treinamento do modelo, procede-se com a segmentação e classificação da imagem da subamostra que gera, posteriormente, como resultado, uma nova imagem RGB a partir do plugin TWS. Posteriormente, procede-se com a transformação dessa imagem RGB para imagem tipo 8bit e, em seguida, faz-se o pós-processamento digital para limiarização/binarização da imagem para obtenção do percentual de cobertura vegetal. O desempenho do modelo classificador treinado foi avaliado utilizando-se métricas gerais e qualitativas disponíveis no módulo Explorer do software Weka. Como resultado, verificou-se que todas as métricas de avaliação de desempenho do modelo indicaram excelente desempenho e adequação do modelo ao objetivo com alta acurácia (94,73%). Conclui-se que a presente tecnologia digital apresenta menor custo relativo para fins de pesquisa científica devido aos softwares gratuitos utilizados e poderá auxiliar na tomada de decisão sobre manejo de coberturas vegetais com gramínea Urochloa spp. nos pomares de citros, gerando dados mais precisos para se estimar o percentual de cobertura do solo.
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Mandioca e Fruticultura. Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento, 137).
dc.rightsopenAccess
dc.subjectTecnologia digital
dc.subjectDrone
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectProcessamento digital
dc.titleProcessamento digital e aprendizado de máquina de imagens aéreas obtidas por aeronaves remotamente pilotadas (RPA) para estimar percentual de cobertura do solo por gramíneas perenes em pomar de citros.
dc.typeFolhetos
dc.subject.thesagroAgricultura
dc.subject.thesagroEquipamento
dc.subject.thesagroCobertura do Solo
dc.subject.thesagroCobertura Vegetal
dc.subject.thesagroFruta Cítrica
dc.subject.thesagroCitricultura
dc.subject.thesagroAgricultura de Precisãopt_BR
dc.subject.nalthesaurusAgriculture
dc.subject.nalthesaurusDrums (equipment)
dc.subject.nalthesaurusEquipment
dc.subject.nalthesaurusGround cover plants
dc.subject.nalthesaurusVegetation cover
dc.subject.nalthesaurusCitrus fruits
dc.subject.nalthesaurusArtificial intelligence
dc.subject.nalthesaurusPrecision agriculturept_BR
riaa.ainfo.id1146298
riaa.ainfo.lastupdate2022-09-09
dc.contributor.institutionROMULO DA SILVA CARVALHO, CNPMF
dc.contributor.institutionJOSE EDUARDO BORGES DE CARVALHO, CNPMF.pt_BR
Aparece nas coleções:Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (CNPMF)

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
BOLETIM-MIOLO137-Romulo-JoseEduardo-AINFO.pdf1.66 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas

FacebookTwitterDeliciousLinkedInGoogle BookmarksMySpace