Title:	Mapeamento de falhas de plantio em lavoura de cana-de-açúcar em espaços ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs utilizando ImageJ.
Authors:	YANO, I. H. SPERANZA, E. A. CRUZ, S. A. B. da SALVAIA, F. P.
Affiliation:	INACIO HENRIQUE YANO, CNPTIA; EDUARDO ANTONIO SPERANZA, CNPTIA; SERGIO APARECIDO BRAGA DA CRUZ, CNPTIA; FABIO PEREIRA SALVAIA, COOPERATIVA DOS PLANTADORES DE CANA DO ESTADO DE SÃO PAULO.
Date Issued:	2021
Citation:	In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGY MANAGEMENT, 18., 2021, São Paulo. Proceedings and abstracts. São Paulo: FEA/USP, 2021.
Description:	Identificar e mapear falhas de plantio em lavouras de cana-de-açúcar em espaços ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs Existem diversos trabalhos realizados para identificar falhas de plantio em lavouras de cana-de-açúcar, por ser um problema que prejudicará a produtividade por vários anos, no entanto, existem poucos trabalhos dedicados à indentificação de falhas em locais ocupados por plantas daninhas a partir de imagens de VANTs. Este trabalho utilizou o software livre ImageJ para identificar e mapear as falhas de plantio, por meio de técnicas de processamento digital de imagens. O sistema desenvolvido, neste trabalho inicial, apresentou bons resultados no processo de identificação das falhas de plantio, bem como, apresentou um relatório com dados de mapeamento das falhas nas imagens, que futuramente passará a dispor a localização georreferenciada das falhas de plantio. Para atingir os objetivos propostos o sistema utilizou diversas técnicas de processamento de imagens, tais como, segmentação de imagens por valores de pixels e por área, erosão e dilatação de formas, operações aritméticas e lógicas com os valores de pixels, entre outras. A cana-de-açúcar é uma cultura perene, que proporciona diversas safras, antes que a produtividade caia e um novo ciclo de replantio de 4 a 8 anos seja reiniciado. Por isso, a eliminação das falhas de plantio é necessária para aumentar a produtividade, lucratividade e sustentabilidade da indústria canavieira.
Thesagro:	Cana de Açúcar
NAL Thesaurus:	Image analysis
Keywords:	Detecção de Objetos Indústria Sucroalcooleira Ortomosaico Pixels Processamento de Imagens Image Processing Object Detection Orthomosaic Sugar and Alcohol Industry
ISSN:	2448-1041
DOI:	10.5748/18CONTECSI/COM/AGB/6889
Notes:	CONTECSI 2021.
Type of Material:	Artigo em anais e proceedings
Access:	openAccess
Appears in Collections:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)