Desenvolvimento de descritores de imagens para reconhecimento de padrões de plantas invasoras (folhas largas e folhas estreitas)

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Santos, Ana Paula de Oliveira
Orientador(a): Cruvinel, Paulo Estevão lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Palavras-chave em Português:
Processamento de imagens
Reconhecimento de padrões
Erva daninha
Agricultura de precisão
Segmentação em textura
Processamento digital de imagens
Planta invasora
Palavras-chave em Inglês:
Pattern recognition
Texture segmentation
Digital image processing
Weed
Precision agriculture
Área do conhecimento CNPq:
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/416
Resumo: In Brazil, the development of tools for weeds recognition, capable of aiding risk detection and decision making on the fieldwork is still embryonic. This master s thesis presents the development of a pattern recognition system that recognizes weeds and gives the occupation percentage of wide and narrow leaves in an agricultural production system, with digital image processing techniques. The development was based on considerations about image acquisition, pre-processing, texture based segmentation, descriptors for weeds recognition and occupation percentage of each kind of leaf. The validation has been developed considering geometric patterns generated in laboratory, as well as others obtained of a maize (Zea mays) production agricultural environment, i. e. two species of weeds, one with wide leaves (Euphorbia heterophylla L.) and other with narrow leaves (Digitaria sanguinalis Scop.). The results show recognition of about 84.24 percent for wide leaves and 80.17 percent for narrow leaves in agricultural environment and also the capability to spot weed on unreachable locations by natural vision. Besides, the method presents application in precision agriculture to improve the decision making in pulverization processes.
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