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Mapas de fenótipo de produção de cafezal

Processo: 18/03308-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Data de Início da vigência: 01 de maio de 2018
Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2018
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica
Pesquisador responsável:Jaime Armando Delgado Vargas
Beneficiário:Germán Darío Buitrago Salazar
Vinculado ao auxílio:16/15511-9 - Mapas de fenótipo de produção de cafezal, AP.PIPE
Assunto(s):Aprendizado computacional   Automação   Robótica   Agricultura de precisão   Fruticultura   Café
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Fruticultura | Gpu | Robótica móvel | Visão Estereoscópica | Agricultura de precisão

Resumo

A automatização de processos agrícolas visa aumentar eficiência e precisão da produção com o menor custo. O monitoramento de uma plantação permite o planejamento fitossanitário e a previsão de safra de uma propriedade. Há também, um impacto na qualidade da colheita e consequentemente no retorno monetário ao agricultor. Em plantações de café o planejamento fitossanitário e previsão de safra dependem do monitoramento de pragas, doenças e do índice fenológico de produção do cafeeiro. Na previsão de safra o nível de maturidade dos frutos no cafezal indica o melhor momento para colheita, tendo impacto direto na qualidade, sabor, aroma e preço do café frente ao mercado mundial. Técnicas tradicionais de monitoramento para estimar a próxima safra constituem processos manuais, susceptíveis a distrações e inferências subjetivas. Mesmo com técnicas que consigam estimar o atual estado da planta de café, continua sendo uma tarefa laboriosa, imprecisa e lenta devido às medições feitas por operários humanos. Este processo é inviável para o monitoramento permanente de plantações extensas. Visando atender a necessidade de conhecer a qualidade e quantidade da safra pré-colheita, é proposta uma solução composta por mapeamento automático da plantação, processamento de imagens, algoritmos de classificação e reconhecimento de padrões. (AU)

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