Title:	Detecção de tigueiras e soqueiras em plantações de algodão: comparativo de algoritmos para pulverização seletiva.
Authors:	SILVA, K. ALVES, S. P. NARCISO, M. G. SILVA, J. G. da MIRANDA, J. E.
Affiliation:	KELLER SILVA; SÁVIO PEREIRA ALVES; MARCELO GONCALVES NARCISO, CNPAF; JOSE GERALDO DA SILVA, CNPAF; JOSE EDNILSON MIRANDA, ARIN.
Date Issued:	2025
Citation:	Revista Aracê, São José dos Pinhais, v. 7,n. 9, p.1-11, 2025.
Description:	A presença de plantas como tigueras e soqueiras, em plantações de algodão, pode comprometer a produtividade e a qualidade da cultura, demandando estratégias eficientes de controle, visto que o bicudo, uma das maiores pragas do algodoeiro, usam estas plantas para alimento e abrigo. É importante eliminar estas plantas tão logo seja feita a colheita do algodão. Para isto, pode-se usar um sistema que detecta a tiguera e soqueira e joga herbicida diretamente nestas plantas, quando detectadas, e somente nestas plantas, reduzindo a quantidade de herbicida a ser aplicada no local da plantação. Este estudo compara três abordagens computacionais para a detecção dessas ervas daninhas: (1) um método heurístico baseado na detecção de tons de verde, (2) um modelo de reconhecimento de imagem utilizando Haar Cascade, e (3) um modelo baseado em YOLOv5. Os resultados mostraram o bom rendimento do algoritmo Haar Cascade, o qual apresentou a maior taxa REVISTA ARACÊ,São José dos Pinhais, v.7,n.9, p.1-11, 20252de acerto (89%), seguido pelo YOLOv5 (85%). O método heurístico demonstrou uma detecção genérica para tons verdes, com acurácia de 100%.
Thesagro:	Algodão Erva Daninha
NAL Thesaurus:	Cotton Weeds Detection
Keywords:	Tiguera Soqueira Planta daninha Visão computacional
ISSN:	2358-2472
DOI:	https://doi.org/10.56238/arev7n9-141
Type of Material:	Artigo de periódico
Access:	openAccess
Appears in Collections:	Artigo em periódico indexado (CNPAF)