| Processo: | 18/24526-5 |
| Modalidade de apoio: | 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: | 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) |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Agricultura de precisão | Aprendizado de Máquina | Multiple view Geometry | Robótica | Structure from Motion | UAVs | Robótica Aplicada à Agricultura de Precisão |
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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