O objetivo da pesquisa é a recuperação automatizada da estrutura tridimensional (3-D) georreferenciada de campos de cultivo das culturas de uva e milho, e a detecção e classificação de objetos de interesse agronômico, como plantas, folhas e frutos, a partir da aplicação de técnicas de visão computacional e inteligência artificial. Resultados preliminares mostram que o imageamento tridimensional é uma forma viável e versátil de capturar e avaliar o estado de plantas e o ambiente de culturas agrícolas. Nesta pesquisa, serão integradas tecnologias de ponta em imageamento, robótica e visão computacional em uma metodologia completa para a aquisição da estrutura 3-D de campos de cultivo, abordando problemas em automação e computação de alto desempenho. Serão usadas plataformas móveis para transporte de sensores acoplados em câmeras e escâneres, que farão a captura de dados em campo. Também será desenvolvido um sistema de visão computacional que construirá modelos tridimensionais da cultura observada. Algoritmos de visão computacional e aprendizado de máquina serão empregados na detecção e classificação dos objetos de interesse agronômico, e informações como características das plantas, variação espacial na cultura e outras medidas serão devidamente estimadas. Além disso, métodos baseados em aprendizagem de máquina para a extração de padrões e características a partir desses dados serão desenvolvidos e avaliados em relação a metodologias tradicionais utilizadas em pesquisa agrícola.