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Tipo: Dissertação
Título: UM PACOTE COMPUTACIONAL PARA DETERMINAÇÃO POR IMAGEM DE PARÂMETROS DE PULVERIZAÇÃO AGRÍCOLA SOBRE PAPÉIS HIDROSSENSÍVEIS
Autor(es): Santos, Wilhan Valasco dos
Primeiro Orientador: Silva, Anderson Rodrigo da
Primeiro Membro da Banca: Souza, Paulo Henrique N. de
Segundo Membro da Banca: Freitas, Marco Antonio Moreira de
Resumo: Para avaliar apropriadamente a qualidade da pulverização agrícola, é necessário estimar parâmetros obtidos através de análises de papéis hidrossensíveis, como densidade e diâmetro de gotas. A análise por software é eficiente, porém em geral limitada pelo manuseio dos papéis para digitalização, alta umidade do ar, luminosidade e identificação das menores gotas. Com este trabalho foi desenvolvido um pacote computacional em linguagem R (livre) para análise otimizada de papéis hidrossensíveis, que permite o processamento de imagens dos papéis capturadas a campo. Foram realizados testes comparativos de performance do pacote com sistema disponível no mercado. As images-teste foram capturadas em uma área cultivada com milho, distribuindo uniformemente 38 papéis hidrossensíveis em folhas das plantas e posteriormente realizada pulverização manual com pulverizador a CO2. Os papéis foram também levados para laboratório para captura de imagens em condições de iluminação artificial controlada. Para imagens de campo, o pacote dispõe de um detector automático de papel hidrossensível. Para estimação dos parâmetros de pulverização, foram realizados testes com diferentes métodos de segmentação (Hue, ExB+Otsu, ExB+Threshold Adaptativo e Rede Neural Artificial). A rede neural promoveu valores próximos ao software tomado como referência, sendo que na validação cruzada apresentou 50% de exatidão nas análises contra 10% do software referência, mostrando robustez às variações nas imagens de campo e laboratório. O pacote está disponível em: https://arsilva87.github.io/hydropaper
Abstract: To properly assess the quality of agricultural spraying, it is necessary to estimate parameters obtained through analysis of water-sensitive papers, such as droplet density and diameter. Software analysis is efficient, but generally limited by the handling of paper for scanning, high air humidity, luminosity and identification of the smallest droplets. With this work, a computational package in R language (free) was developed for the optimized analysis of water-sensitive papers, which allows the processing of images of the papers captured in the field. Comparative tests of the package's performance with the system available on the market were carried out. The test images were captured in an area cultivated with corn, uniformly distributing 38 water-sensitive papers on the leaves of the plants and then manually sprayed with a CO2 sprayer. The papers were also taken to the laboratory to capture images under controlled artificial lighting conditions. For field imaging, the package has an automatic water-sensitive paper detector. To estimate the spray parameters, tests were performed with different segmentation methods (Hue, ExB+Otsu, ExB+Adaptive Threshold and Artificial Neural Network). The neural network promoted values close to the software taken as a reference, and in the cross-validation it presented 50% accuracy against 10% of the reference, showing robustness to variations in the field and laboratory images. The package is available from: https://arsilva87.github.io/hydropaper
Palavras-chave: Pacote hydropaper
Tecnologia de aplicação;
Deposição de gotas
Rede neural
Área do CNPq: CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA
Idioma: por
Pais: Brasil
Editor: Instituto Federal Goiano
Sigla da Instituição: IF Goiano
Campus: Campus Urutaí
Programa/Curso: Programa de Pós-Graduação em Proteção de Plantas
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/2518
Data do documento: 22-Abr-2022
Aparece nas coleções:Mestrado em Proteção de Plantas

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