Autoria: VIEIRA, L. P.; SIMÕES, M.; FERRAZ, R. P. D.; RIBEIRO, J. A.

Resumo: O processo de degradação de pastagem pode ser identificado quando a produção de forragem diminui, consequentemente, o aumento das áreas descobertas e plantas invasoras. Este trabalho objetivou avaliar técnicas de segmentação semântica de fotografias para diferenciação de plantas invasoras, forrageiras, solo exposto e palhada por meio do modelo DeeplabV3+. Primeiramente o modelo foi treinado com amostras do banco de dados The GrassClover Image Dataset for Semantic and Hierarchical Species Understanding in Agriculture. Um pequeno banco de dados foi construído a partir das fotografias ortogonais, retiradas da plataforma Atlas das Pastagens. Após o processo de treinamento com os dois bancos de imagens os resultados demonstraram satisfatórios com valores de MIoU de 87,6% com o primeiro banco de imagens e 75,4% com segundo banco de imagens. Conclui-se que as técnicas de segmentação semântica de imagens apresentam potencial para subsidiar a classificação da degradação de pastagens.

Ano de publicação: 2023

Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings

Unidade: Embrapa Solos

Palavras-chave: Aprendizado de máquina, Image analysis, Pastagem, Redes Neurais Convolucionais, Visão computacional