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http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/41721| Title: | Análise da qualidade da aplicação georeferenciada de chuva artificial em área de plantio com visão computacional e rede neural. |
| Other Titles: | Quality analysis of geo-referenced artificial raindrop application in agricultural field based on machine vision and neural network. |
| ???metadata.dc.creator???: | CRUVINEL, Paulo E. SUZUMURA FILHO, Yoshikazu. MANTOVANI, Evandro C. |
| Keywords: | Georreferenciamento;Visão computacional;Rede neural;Chuva artificial;Inteligência artificial e agricultura;Georeferencing;Computer vision;Neural network;Artificial rain;Artificial intelligence and agriculture |
| Issue Date: | 2006 |
| Publisher: | Universidade Federal de Campina Grande |
| Citation: | CRUVINEL, Paulo E; SUZUMURA FILHO, Yoshikazu; MANTOVANI, Evandro C. Análise da qualidade da aplicação georeferenciada de chuva artificial em área de plantio com visão computacional e rede neural. In: XXXV CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRÍCOLA. 35., 2006, João Pessoa - PB. Anais [...]. João Pessoa - PB: Universidade Federal da Paraíba, 2006. Simpósio Temático: Máquinas e Mecanização Agrícola. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/41721 |
| ???metadata.dc.description.resumo???: | O monitoramento das condições das culturas agrícolas tem recebido cada vez mais atenção e maior ênfase tem sido colocada na otimização de impactos causados pelo uso excessivo de insumos. Este trabalho apresenta uma metodologia que auxilia na avaliação da qualidade da aplicação de pesticidas em áreas de plantio com base no uso de visão computacional e rede neural artificial. A técnica é baseada no uso de imagens digitais e Transformada de Hough para a contagem de gotas de chuva artificial e análise sítio-específico que integra um modelo de decisão fundamentado em uma rede neural artificial que recebe como entrada informações de descritores da distribuição de classes de gotas e sua distribuição. |
| Abstract: | Agricultural monitoring on the fields is receiving attention and it has been emphasize the optimization of impacts that occur due the inadequate use of agricultural products. This paper presents a methodology for quality analysis of pesticide application in agricultural field based on both machine vision and artificial neural network. The technique uses digital image and Hough Transform processing for artificial raindrop counting and distribution, as well as a model for decision making with a neural network, which receives descriptors of the raindrop distribution for specific-site analysis. |
| Keywords: | Georreferenciamento Visão computacional Rede neural Chuva artificial Inteligência artificial e agricultura Georeferencing Computer vision Neural network Artificial rain Artificial intelligence and agriculture |
| ???metadata.dc.subject.cnpq???: | Engenharia Agrícola. |
| URI: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/41721 |
| Appears in Collections: | 35º CONBEA 2006 - Simpósio Temático - Máquinas e Mecanização Agrícola |
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| ANÁLISE DA QUALIDADE DA APLICAÇÃO GEOREFERENCIADA DE CHUVA - XXXV CONBEA UFCG 2006.pdf | Análise da qualidade da aplicação georeferenciada de chuva artificial em área de plantio com visão computacional e rede neural. - XXXV CONBEA UFCG 2006 | 66.8 kB | Adobe PDF | View/Open |
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