PDI Software: Identificação de Ferrugem em Folhas de Soja com Técnicas de Visão Computacional
A produção de soja tem papel de
grande importância socioeconômica no Brasil.
Esse sucesso se dá, entre outros fatores, em
decorrer do investimento em pesquisas que
promovam a evolução tecnológica dos processos
de cultivo, colheita e armazenamento. No
entanto, ainda há desafios a serem enfrentados,
como é o caso da ferrugem, que é a doença
que mais atinge essa cultura. O seguinte
trabalho apresenta os resultados iniciais de uma
ferramenta computacional para identificação
automática de ferrugem em folhas de soja,
através de análise visual. Após alguns testes a
ferramenta apresentou resultados que chegam
a 75% de acurácia na identificação automática
da doença, resultado considerado bom, tendo
em vista uma série de limitações e trabalhos
futuros que ainda podem ser realizados.
PDI Software: Identificação de Ferrugem em Folhas de Soja com Técnicas de Visão Computacional
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DOI: 10.22533/at.ed.51419240515
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Palavras-chave: Ferrugem, Visão Computacional, Software, Soja.
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Keywords: Rusty, Computer Vision, Software, Soy.
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Abstract:
The production of soy has a role
of great socioeconomic importance in Brazil.
This success is, among other factors, in the
course of the investment in research to promote
the technological evolution of processes of
cultivation, harvest and storage. However, there
are still challenges to be faced, as is the case
of rust, which is a disease that most affects this
culture. The following paper presents the initial
results of a computational tool for automatic
identification of rust in soybean leaves, through
visual analysis. After some tests, the tool
presented results that reach 75% of accuracy
in automatic identification of the disease, this
result being considered good, having in view a
series of limitations and future works that can
still be made.
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Número de páginas: 15
- Hortência Lima Gonçalves
- Gabriel Rodrigues Pereira Rocha
- Cássio Jardim Tavares
- George Oliveira Barros
