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Estimação de estrutura e saúde de plantações utilizando robôs heterogêneos

Processo: 18/24526-5
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
Vigência (Início): 23 de março de 2019
Vigência (Término): 13 de março de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Roseli Aparecida Francelin Romero
Beneficiário:Guilherme Vicentim Nardari
Supervisor no Exterior: Ramakrishnan Vijay Kumar
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Local de pesquisa: University of Pennsylvania, Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:17/17444-0 - Monitoramento de plantações usando robôs heterogêneos, BP.DD
Assunto(s):Aprendizado computacional   Robótica   Agricultura de precisão   Citricultura   Greening (doença de planta)

Resumo

O Brasil é uma das maiores economias do mundo, sendo a agricultura um de seus pilares. O país também é o maior produtor de laranjas do mundo, com 35% do mercado global. A produção de citros vem sofrendo com várias doenças, especialmente a Huanglongbing (HLB), a qual se espalha rapidamente e não possui uma cura conhecida. Produtores dependem de inspeção visual feita por humanos para encontrar as árvores doentes na plantação e removê-las o quanto antes, um processo que leva muito tempo e é sujeito a erros. Nesse trabalho, será investigado a combinação de imagens de pontos de vista complementares de um talhão para estimativa da estrutura das plantas. Enquanto o veículo aéreo pode cobrir uma região grande em pouco tempo, o veículo terrestre proporciona imagens de resolução maior, numa perspectiva diferente. A combinação dos dois pode resultar numa visão completa de cada árvore de um talhão. A estrutura estimada, em combinação com dados de refletância da luz próxima ao infra-vermelho capturada com equipamento especializado como uma câmera multispectral pode auxiliar na detecção de HLB e em outras análises como quantidade de frutas produzidas por região, detecção de doenças em folhas das árvores, taxa de crescimento e grau de maturidade das plantas, ajudando a tomada de decisão dos produtores.Além disso, com o recente sucesso de extratores de características baseados em aprendizado, este trabalho irá explorar como o processo de estimação de estrutura baseada em movimento pode ser melhorado dentro do cenário descrito com a adição desses métodos. (AU)

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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)
NARDARI, V, GUILHERME; COHEN, AVRAHAM; CHEN, STEVEN W.; LIU, XU; ARCOT, VAIBHAV; ROMERO, ROSELI A. F.; KUMAR, VIJAY. Place Recognition in Forests With Urquhart Tessellations. IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS, v. 6, n. 2, p. 279-286, APR 2021. Citações Web of Science: 0.

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