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Tipo do documento: Dissertação
Título: Plataforma embarcada para monitoramento fenológico da cultura do morangueiro
Título(s) alternativo(s): Embedded platform for phenological monitoring of strawberry crop
Autor: Castro, Andreison de 
Primeiro orientador: Rieder, Rafael
Resumo: A Agricultura é uma área que permite diferentes inovações tecnológicas, entre elas o uso de recursos de visão computacional em uma solução embarcada. Visando contribuir com técnicas de manejo fitossanitário e auxiliar pesquisadores com dados oriundos de sensores, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de visão embarcada para a cultura do morangueiro. A visão computacional permite aos pesquisadores a implementação de processos de fenotipagem de alta precisão. Dentro deste contexto, pode-se direcionar o uso de técnicas de manipulação de imagens para determinar a área foliar da cultura, bem como coletar dados de sensores meteorológicos. Para criar a solução, realizou-se uma integração entre plataforma embarcada, modelo Raspberry PI 3, e dispositivos periféricos de hardware para sensoriamento operacionais a partir de uma interface gráfica. Para validar o equipamento, utilizou-se uma estufa do setor de horticultura na Universidade de Passo Fundo. Como resultados, alcançou-se um sistema de custo acessível que possa ser utilizado na prática, tanto por pesquisadores como por produtores, permitindo um monitoramento efetivo da cultura. As coletas foram realizadas durante o período de 21 dias, e os dados obtidos foram analisados estatisticamente. Foi executada uma comparação entre o método manual de estimar área foliar da cultura Albion, por meio de equações de predição, e o método proposto por processamento de imagens, mostrando que dados medidos pela plataforma não ultrapassam 10% de variação. Pelo coeficiente de correlação linear de Pearson, foi possível verificar significância comportamental de maior impacto (0,96) entre área foliar e temperatura acumulada no período.
Abstract: Agriculture is an area that allows for different technological innovations, like the use of computer visionin an embedded solution. In order to contribute with phytosanitary management techniques, and toassist researchers with data from sensors, this work presents the development of an embedded visionsystem for the strawberry crop. Computer vision allows researchers to implement high precision phenotyping processes. With this in mind, it is possible to use image manipulation techniques to determine a leaf area of the crop, as well as collect data from meteorological sensors. In order to create the solution, there was an integration between embedded platform, Raspberry PI 3, sensing peripherals anda software to operate the system from a graphical user interface. To validate the equipment, a greenhouse was used in the horticulture sector at the University of Passo Fundo. Results suggested ourcost-effective system that could be used in practice byresearchers and producers, allowing an effectivemonitoring of the crop. Data collections were performed during the 21 days, and the data obtained were statistically analyzed. A comparison was executed between the manual method of estimating leaf area of Albion culture, through prediction equations, and the proposed method of image processing,showing that data measured by the platform does not exceed 10 % variation. Pearson’s correlation coefficient showed a strength significance (0,96) between leaf area and accumulated temperature duringthe period.
Palavras-chave: Computação
Sistemas embarcados (Computadores)
Morango - Doenças e pragas
Fenologia vegetal
Sensoriamento remoto
Área(s) do CNPq: CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade de Passo Fundo
Sigla da instituição: UPF
Departamento: Instituto de Ciências Exatas e Geociências – ICEG
Programa: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
Citação: CASTRO, Andreison de. Plataforma embarcada para monitoramento fenológico da cultura do morangueiro. 2017. 107 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2017.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.upf.br/jspui/handle/tede/1426
Data de defesa: 14-Dez-2017
Aparece nas coleções:Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada

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