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http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/485505
Título: | Metodologia com base em imagens binárias obtidas com limiar fixo para classificação de plantas de milho atacadas por Spodoptera frugiperda. |
Autoria: | SENA JUNIOR, D. G.![]() ![]() PINTO, F. A. C. ![]() ![]() QUEIROZ, D. M. ![]() ![]() GOMIDE, R. L. ![]() ![]() |
Afiliação: | Embrapa Milho e Sorgo; REINALDO LUCIO GOMIDE, CNPMS. |
Ano de publicação: | 2002 |
Referência: | In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA, 31., 2002, Salvador. A engenharia agrícola para o desenvolvimento sustentável: água, energia e meio ambiente: anais. Salvador: SBEA, 2002. |
Conteúdo: | Na agricultura os diagnósticos visuais são muito utilizados para tomada de decisão por parte do produtor. Acredita-se que os sistemas de visão artificial apresentam um grande potencial de utilização, especialmente na área de agricultura de precisão. Um passo muito importante no processamento de imagens é a segmentação dos objetivos de interesse e uma das técnicas mais empregadas para geração de imagens binárias é a limiarização. O objetivo deste trabalho foi propor e avaliar uma metodologia para criação de imagens binárias utilizando um limiar fixo a partir de imagens processadas pelo indice do excesso de verde normalizado. Foram utilizados imagens de plantas atacadas e não atacadas pela lagarta do cartucho obtidas em três intensidades de iluminação. As imagens criadas com o limiar fixo foram comparadas com as imagens criadas pelo metodo interativo de limiarização e apresentaram exatidão global superior a 99% em 720 imagens. As imagens binárias do limiar fixo permitiram a classificação das plantas como atacadas e não atacadas com exatidão acima de 95%. |
Thesagro: | Agricultura de Precisão |
NAL Thesaurus: | precision agriculture |
Palavras-chave: | Processamento de imagens Visao artificial Precision farming Image processing Machine vision |
Tipo do material: | Artigo em anais e proceedings |
Acesso: | openAccess |
Aparece nas coleções: | Artigo em anais de congresso (CNPMS)![]() ![]() |
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