Busca avançada
Ano de início
Entree

Avaliação do estado nutricional de plantas de milho utilizando o sistema de visão artificial

Processo: 10/18233-3
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de janeiro de 2011 - 31 de dezembro de 2012
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
Pesquisador responsável:Pedro Henrique de Cerqueira Luz
Beneficiário:Pedro Henrique de Cerqueira Luz
Instituição-sede: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA). Universidade de São Paulo (USP). Pirassununga , SP, Brasil
Pesq. associados:Odemir Martinez Bruno ; Valdo Rodrigues Herling
Bolsa(s) vinculada(s):11/10439-4 - Avaliação do estado nutricional de plantas de milho utilizando o sistema de visão artificial, BP.TT
Assunto(s):Nutrição vegetal  Estado nutricional  Milho  Diagnose foliar  Visão computacional 

Resumo

A utilização do sistema de visão artificial (SVA) pode ser uma ferramenta promissora na identificação do estado nutricional das culturas. O objetivo do trabalho é avaliar o estado nutricional do milho com deficiência nutricional induzida para níveis de N, P, K, Ca, Mg, S, B, Cu, Fe, Mn e Zn através do sistema de visão artificial Treevis e comprovação pela análise química foliar. Os experimentos serão conduzidos em duas etapas, primeiramente em casa de vegetação. Os ensaios serão independentes para cada elemento, e os tratamentos serão dispostos em esquema fatorial 4 (doses) x 4 (épocas) com 4 repetições, sendo: omissão completa; 1/3 da dose; 2/3 da dose e dose completa, em 4 épocas de desenvolvimento da planta: V4, V7, no pendoamento e florescimento. Para cada estádio serão feitas amostragens de folhas e, por meio do SVA, serão obtidas as imagens das folhas e extraídos um conjunto de características que possam mostrar algum padrão comum do nutriente que se pretende avaliar, correlacionando com os resultados de análise química das referidas folhas nos respectivos estádios. Serão determinados os teores dos nutrientes nas folhas, avaliados os parâmetros de crescimento e matéria seca das plantas. A segunda etapa será realizada no campo, em blocos ao acaso com parcelas subdivididas com 5 repetições, os tratamentos constituirão da omissão individual dos nutrientes nas parcelas e as subparcelas serão compostas por 3 épocas de coleta de folhas. Serão feitas avaliações da produtividade de grãos e os componentes de produção e determinação dos teores de nutrientes nas folhas, além do estudo do SVA. Será realizada a correlação entre os teores foliares dos nutrientes e da leitura das imagens do SVA para os níveis testados, em todas as épocas de avaliação. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Inteligência artificial na plantação 

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LUZ, P. H. C.; MARIN, M. A.; DEVECHIO, F. F. S.; ROMUALDO, L. M.; ZUNIGA, A. M. G.; OLIVEIRA, M. W. S.; HERLING, V. R.; BRUNO, O. M. Boron Deficiency Precisely Identified on Growth Stage V4 of Maize Crop Using Texture Image Analysis. Communications in Soil Science and Plant Analysis, v. 49, n. 2, p. 159-169, 2018. Citações Web of Science: 1.
ROMUALDO, L. M.; LUZ, P. H. C.; DEVECHIO, F. F. S.; MARIN, M. A.; ZUNIGA, A. M. G.; BRUNO, O. M.; HERLING, V. R. Use of artificial vision techniques for diagnostic of nitrogen nutritional status in maize plants. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 104, p. 63-70, JUN 2014. Citações Web of Science: 14.

Por favor, reporte erros na lista de publicações científicas escrevendo para: cdi@fapesp.br.