Um sistema de visão computacional para reconhecimento de doenças da soja usando VANTs: resultados preliminares

Abstract

A soja tem sido a principal commoditie agrícola brasileira, contribuindo substancialmente para a balança comercial do país. Apesar disso, doenças foliares tem prejudicado o alto rendimento da produção de soja, ocasionando a depreciação do produto final. Este artigo propõe um sistema de visão computacional para monitorar as doenças foliares da soja no campo, utilizando imagens capturadas por um VANT de baixo custo, modelo DJI Phantom 3. O sistema proposto baseia-se no método de segmentação SLIC para detectar folhas de plantas nas imagens e atributos visuais para descrever as características de propriedades físicas da folha, tais como cor, gradiente, textura e forma. Nossa metodologia avaliou o desempenho de seis classificadores, usando imagens capturadas a 2 metros de altura da plantação. Os resultados experimentais mostraram que os atributos de cor e textura levam a taxas de classificação mais altas, atingindo a precisão de 97,8%. Os resultados indicam que nossa abordagem pode apoiar especialistas e agricultores no monitoramento de doenças da cultura de soja.