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Título: Análise de imagens coletadas por drones para identificação da soja
Autor(es): ADAMI, José Gabriel Madureira
SOUZA, Flávia Luize Pereira de
Orientador(es): FAVAN, João Ricardo
Tipo documental: Artigo científico
Palavras-chave: Soja;Sensoriamento remoto
Data do documento: 17-Nov-2021
Editor: 259
Referência Bibliográfica: ADAMI, José Manuel Madureira; SOUZA, Flávia Luise Pereira de. Análise de imagens coletadas por drones para identificação da soja, 2021. Trabalho de conclusão de curso (Curso Superior de Tecnologia em Bigdata no Agronegócio) - Faculdade de Tecnologia FATEC Shunji Nishimura (Pompéia), Pompéia, 2021
Resumo: Os espaçamentos falhos na linha de plantio da cultura, é um problema recorrente nas plantações da soja em todo o Brasil, afetando diretamente a sua qualidade e produtividade, essas falhas podem provocar a redução do surgimento de plantas e devido a isso ocorre o crescimento de plantas daninhas causando uma redução na produtividade. No presente momento, com os avanços da tecnologia, é possível fazer um escaneamento completo das lavouras utilizando Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA, na sigla em inglês), tirando imagens aéreas com altitude de sua preferência no campo de forma prática e precisa. Com a utilização dessas imagens, é possível fazer a identificação e reconhecimento de plantas com aprendizado de máquina. Este trabalho teve como objetivo analisar imagens coletadas por RPA para identificação da soja, utilizando o algoritmo de redes neurais artificiais perceptron de multicamadas (MLP, na sigla em inglês). Os resultados obtidos no processo deste trabalho, foram positivos, validando a viabilidade do uso de tecnologias de aprendizado de máquina no campo para a identificação da soja.
URI: http://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/6473
Aparece nas coleções:Trabalhos de Conclusão de Curso

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