Segmentação de Parcelas de Trigo em Imagens Visíveis e Multiespectrais obtidas por VANT’s

Segmentação de Parcelas de Trigo em Imagens Visíveis e Multiespectrais obtidas por VANT’s

• Autor
• João Gustavo A. Amorim
• Co-autores
• Adriane Parraga , Celso Maciel da Costa , Debora da Silva Motta Matos , Fabricia Damando Santos
• Resumo

• A agricultura de precisão possui como principal objetivo melhorar a produtividade, reduzindo o uso de insumos e otimizando custos através do uso de tecnologia. Para melhorar a produtividade das lavouras, utiliza-se nitrogênio como regulador do mesmo, pois é o nutriente responsável pelo crescimento de plantas. Atualmente o método utilizado pelos agricultores para medir a produtividade consiste em obter uma amostra da planta, levar a amostra ao  laboratório, secar esta amostra e pesá-la. Esta medida é denominada Biomassa e está relacionada com o teor de nitrogênio da planta, porém esta forma de medir a biomassa é manual e demanda tempo. Para automatizar este processo de medir a Biomassa, é proposto o desenvolvimento de um método de segmentação dos locais de plantio baseado em imagens aéreas e índices de vegetação. Com câmeras fotográficas acopladas ao VANT, são capturadas imagens da plantação de trigo no espectro visível (RGB) e no infravermelho (NIR). O experimento está sendo conduzido numa área que possui parcelas de espécies brasileiras de trigo, onde cada parcela recebeu variações de Nitrogênio gerando uma variabilidade de produtividade. Primeiramente o VANT sobrevoa a área de interesse capturando as imagens, posteriormente um mosaico é criado e então o algoritmo que implementa o método proposto segmenta as regiões onde há parcelas de trigo presente. A segmentação é baseada em índices de vegetação. O método proposto foi implementado utilizando a linguagem de programação Python e a biblioteca OpenCV. O método de segmentação proposto foi validado utilizando imagens da lavoura de duas espécies brasileiras de trigo em cinco semanas diferentes, ou seja, capturas com diferentes tamanhos da vegetação, tendo então um total de dez ortomosaicos. Os resultados foram validados por especialistas na área, que indicaram que o método proposto está correto e pode auxiliar na medição de produtividade nas culturas de trigo.  

• Palavras-chave
• processamento de imagem, segmentação, agricultura de precisão, sensoriamento remoto
• Modalidade
• Comunicação oral
• Área Temática
• Ciências Exatas - Engenharia da Computação / Automação e Controle