Estudo de índices espectrais e características visuais para classificação de cobertura vegetal em imagens aéreas de plantações

• Processo: 17/19928-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de novembro de 2017
• Vigência (Término): 30 de setembro de 2019
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Moacir Antonelli Ponti
• Beneficiário: Tobias Mesquita Silva da Veiga
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Sensoriamento remoto Reconhecimento de padrões Processamento de imagens Cobertura vegetal Cultivos agrícolas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Extração de características | Reconhecimento de Padrões | Sensoriamento Remoto | Processamento de imagens

Resumo

A agricultura é atualmente altamente competitiva, demandando tecnologias mais avançadas e precisas como o sensoriamento remoto. Devido ao desenvolvimento dessas ferramentas, há um volume maior de dados disponível e consequentemente a necessidade de utilizar melhores métodos para analisar esses dados de forma que possam ser úteis a agricultores. Nesse projeto estudamos a performance de métodos de processamento de imagens e aprendizagem de máquina em bases de imagens aéreas de baixa altitude obtidas em diferentes condições. As imagens são de áreas de cultivo controladas permitindo o estudo de diferentes cenários. Os métodos de extração de características avaliados serão índices de vegetação, textura, histogramas de cor e características baseadas em redes convolucionais. Essas características serão oferecidas como entrada para métodos de aprendizado supervisionado, em particular baseados em Boosting. Assim, espera-se concluir quais características são mais adequadas para representar as imagens da tarefa em questão. (AU)