Aplicações para agricultura de precisão : estimação de produção frutífera utilizando técnicas de visão computacional e aprendizagem de máquina

Abstract

A agricultura de precisão é o ramo da agricultura que utiliza diversos dados para a tomada de decisões em uma colheita. Uma informação importante obtida das colheitas é a estimativa da produção e uma das formas de se obter essa estimativa é realizando uma contagem dos frutos – uma tarefa árdua, que demanda muito tempo, de elevada taxa de imprecisão e com alto gasto financeiro. Com a presença das tecnologias para auxílio no campo e a adoção da agricultura de precisão, vários meios de se acompanhar a colheita com um baixo custo vem sendo estudadas e estão se tornando disponíveis para uso na estimativa de produção, em especial a obtenção das sequências de imagens em série de tempo com sistemas de monitoramento. Este trabalho teve por objetivo apresentar um método para realizar a detecção e contagem de frutos automática utilizando imagens retiradas da Internet – capturadas no campo de maneira não-destrutiva com máquinas fotográficas – fazendo uso de técnicas de processamento de imagens e visão computacional. A metodologia proposta segmenta as regiões que contém frutos nas imagens, e analisa a variação dos canais de cor para detectar pontos em que há sobreposição de frutos, separando as regiões segmentadas nestes pontos. Uma contagem do número final de regiões conectadas provê o número estimado de frutos na imagem. Os resultados são avaliados com a métrica F-measure a partir das anotações manualmente realizadas das imagens.