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Imagens Digitais na Agricultura de Precisão. Aplicação de Imagens Sistema de Visão Artificial Utilização de imagens digitais para fins de automação de.

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Apresentação em tema: "Imagens Digitais na Agricultura de Precisão. Aplicação de Imagens Sistema de Visão Artificial Utilização de imagens digitais para fins de automação de."— Transcrição da apresentação:

1 Imagens Digitais na Agricultura de Precisão

2 Aplicação de Imagens Sistema de Visão Artificial Utilização de imagens digitais para fins de automação de processos Sensoriamento Remoto Fotointerpretação Identificação automática da variabilidade

3 Visão Artificial Aquisição Processamento Análise Atuadores No sensoriamento remoto – não teria atuadores

4 Aquisição

5 Aquisição – tipo de imagem Binária Monocromática Colorida RGB Color-NIR

6 Binária – 2 bits

7 Monocromática – 8 bits

8 Colorida – 8 ou 24 bits Câmera Digital SONY

9 RGB – 24 bits (True color) RedGreenBlue Câmera DUNCANTECH RGB-CIR

10 Falsa cor (Color Infrared) – 24 bits NIRRedGreen

11 Processamento Retirada de ruídos Melhoria da qualidade da imagem Segmentação do objeto de interesse

12 Análise Retirada da informação desejada Técnicas de Inteligência Artificial Classificação de objetos na imagem

13 Análise – Redes Neurais

14 Sinal para atuadores Smart Sprayer UI

15 Visão Artificial na Agricultura Seleção e classificação de produtos agrícolas (principalmente frutas) Comportamento animal Robotização da colheita Posicionamento de implementos agrícolas Direção automática Identificação de doenças, pragas, plantas invasoras,... (sensoriamento remoto)

16 Comportamento animal

17 Direção automática Projeto UI – Autonomous Vehicle

18 Direção automática Está dentro da filosofia de agricultura de precisão, apesar de não está diretamente relacionado com a variabilidade espacial e temporal Pode aumentar a precisão na utilização de insumos agrícolas

19 Aplicação de defensivos agrícolas Projeto UI – Smart sprayer

20

21 Identificação de plantas invasoras

22 Lagarta do Cartucho (Spodoptera frugiperda) Classificação pelo programa: ATACADA

23 Lagarta Elasmo (Elasmopalpus lignosellus) Classificação utilizando redes neuroniais artificiais: folha atacada folha não atacada

24 Sensoriamento Remoto LANDSAT 7 30m/pixel Imagem CIR - DEA/UFV Projeto Cafeicultura de Precisão 0,25 m/pixel

25 Sensoriamento Remoto Aérea 0,25m/pixel

26 SR – Mapa de Plantas daninhas

27 SR – Georreferenciamento

28 SR – Verdade de campo Mapeamento das reboleiras de plantas daninhas com GPS

29 SR – Processamento (ExG)

30 SR – Mapa de Prescrição

31 Resolução – depende do que eu quero e do quanto tenho !! Vejo detalhes, pago mais, mas não necessariamente vejo o que desejo ! Vejo nada e pago pouco

32 Imagem na UFV ENG 634 – Engenharia de Sistemas Agrícolas ENG 639 – Processamento de Imagens Digitais ENF 610 – Sensoriamento Remoto Engenharia Agrícola Fitopatologia Solos Engenharia Florestal


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