Análise da qualidade da aplicação georeferenciada de chuva artificial em área de plantio com visão computacional e rede neural.

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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.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.initials	UFCG	pt_BR
dc.subject.cnpq	Engenharia Agrícola.	pt_BR
dc.citation.issue	35	pt_BR
dc.title	Análise da qualidade da aplicação georeferenciada de chuva artificial em área de plantio com visão computacional e rede neural.	pt_BR
dc.date.issued	2006
dc.description.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.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/41721
dc.date.accessioned	2025-04-28T18:19:11Z
dc.date.available	2025-04-28
dc.date.available	2025-04-28T18:19:11Z
dc.type	Artigo de Evento	pt_BR
dc.subject	Georreferenciamento	pt_BR
dc.subject	Visão computacional	pt_BR
dc.subject	Rede neural	pt_BR
dc.subject	Chuva artificial	pt_BR
dc.subject	Inteligência artificial e agricultura	pt_BR
dc.subject	Georeferencing	pt_BR
dc.subject	Computer vision	pt_BR
dc.subject	Neural network	pt_BR
dc.subject	Artificial rain	pt_BR
dc.subject	Artificial intelligence and agriculture	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.creator	CRUVINEL, Paulo E.
dc.creator	SUZUMURA FILHO, Yoshikazu.
dc.creator	MANTOVANI, Evandro C.
dc.publisher	Universidade Federal de Campina Grande	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.title.alternative	Quality analysis of geo-referenced artificial raindrop application in agricultural field based on machine vision and neural network.	pt_BR
dc.identifier.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	pt_BR