Título:	Computer vision and image processing for detecting and quantifying whiteflies: a systematic review.
Autoria:	SILVA, J. G. J. da NARCISO, M. G. GONÇALVES, C.
Afiliação:	JOAO GABRIEL JUNQUEIRA DA SILVA, UFG; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPAF; CRISTHIANE GONÇALVES, UFG.
Ano de publicação:	2019
Referência:	In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019.
Páginas:	p. 382-391.
Conteúdo:	A evolucão da agricultura de precisão impulsionou o aumento da produção agrícola e proporcionou o surgimento de grandes desafios em termos de eficiência, segurança alimentar, sustentabilidade e impacto ambiental. Especificamente, o controle de pragas é de suma importância no que tange a saúde das plantações. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura, abordando técnicas e métodos de processamento digital de imagens em plantas para a detecção e classificação de pragas, em específico para a praga Mosca Branca. Nesta revisão foram considerados artigos publicados entre 2008 e 2018 indexados por cinco bases de dados científicas. A revisão identificou que as técnicas são bem exploradas, diversificadas e possuem alto desempenho em termos de acurácia. No entanto há uma dificuldade no que tange a detecção de moscas em estágio ninfal, e principalmente técnicas aplicadas a campo aberto e dispositivos portáteis, o que daria maior autonomia à agricultores e cientistas. Ideias futuras são discutidas no final do artigo com base nas dificuldades relatadas e trabalhos futuros propostos.
Thesagro:	Agricultura de Precisão
NAL Thesaurus:	Precision agriculture Digital images Computer vision
Palavras-chave:	Classificação de imagens Visão computacional
ISBN:	978-65-00-10242-0
Notas:	SBIAgro 2019.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPAF)