Título:	Avaliação da taxa de cobertura do solo utilizando fotografias digitais em pastagens sob diferentes níveis de degradação do solo em Valença-RJ.
Autoria:	SANTOS, A. E. N. dos DONAGEMMA, G. K. FERRAZ, R. P. D. VIEIRA, L. P. PIMENTEL, R. M.
Afiliação:	ANA ELISA NUNES DOS SANTOS, UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE; GUILHERME KANGUSSU DONAGEMMA, CNPS; RODRIGO PECANHA DEMONTE FERRAZ, CNPS; LUAN PORTO VIEIRA, UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; ROBERSON MACHADO PIMENTEL, UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE.
Ano de publicação:	2025
Referência:	In: SEMINÁRIO PIBIC EMBRAPA SOLOS, 2021-2024, Rio de Janeiro. Seminários Pibic Embrapa Solos 2021-2024: resumos. Rio de Janeiro: Embrapa Solos, 2025. p. 135-139. (Embrapa Solos. Eventos técnicos & científicos, 2).
Conteúdo:	A degradação de pastagens é uma preocupação importante na agricultura e pecuária, uma vez que afeta diretamente a produtividade e a qualidade dos pastos ao longo do tempo. Identificar e monitorar essas mudanças precocemente é essencial para uma gestão eficaz da pastagem. Uma abordagem valiosa para essa finalidade é a aplicação de técnicas de segmentação semântica de imagens, com destaque para o modelo DeeplabV3+, usado para segmentação semântica de imagens. Em resumo, a segmentação semântica com o modelo DeeplabV3+ oferece uma solução eficaz para a identificação de sinais de degradação de pastagens, permitindo a gestão proativa e a tomada de medidas corretivas quando necessário, promovendo a sustentabilidade na agricultura e pecuária.
Palavras-chave:	Machine Learning Degradação de pastagens Segmentação semântica
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPS)