Reconstrução 3D não rígida de plantas no cultivo agrícola a partir de imagens de campo

• Autor(a) principal: Sampaio, Gustavo Scalabrini
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por; eng
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie
• Texto Completo: https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/28844
• topic: reconstrução 3D; visão computacional; robótica; agricultura

Devido ao aumento da demanda por produtos agrícolas e da qualidade dos produtos cultivados, cada vez mais tecnologias fazem parte dos processos no campo. A introdução da robótica na agricultura agilizou atividades como semeadura e colheita, tornando a safra mais produtiva e rentável. Os processos de acompanhamento automático do crescimento da plantação começam a ser explorados com o objetivo de reduzir a carga de trabalho humano e utilizar recursos, como água e pesticidas, de maneira mais eficiente. Nesse contexto, a reconstrução 3D de plantas tem papel fundamental, uma vez que possibilita a criação de modelos precisos para fins de fenotipagem. No entanto, por estar em sua fase inicial, trabalhos que tratam desse tema são limitados à reconstrução de objetos rígidos, não considerando fatores do campo que causam a movimentação das plantas, como vento e chuva. Essa limitação motivou a proposição e o desenvolvimento de um sistema capaz de reconstruir plantas em cenas não rígidas. Assim, este trabalho apresenta os materiais, métodos e técnicas para o desenvolvimento desse sistema, o qual, a partir de vídeos RGB-D e dados de sensores coletados em campo por um robô, tem por objetivo gerar modelos precisos de plantas de forma não rígida. Além de uma técnica inédita para a remoção do plano de fundo dos dados de profundidade, são apresentadas técnicas para o tratamento das nuvens de pontos, geração de superfícies e deformação do modelo, selecionadas a partir da análise de diversos trabalhos de reconstrução 3D. Como saída, são criados modelos 3D com dados acumulados ao longo do tempo, coloridos com referência aos dados dos sensores. Testes apontaram resultados promissores. O sistema se mostrou capaz de reconstruir modelos 3D das plantas em contextos diferentes; desde plantas no início do seu ciclo de vida até plantas adultas. Os dados dos sensores se mostraram relevantes, permitindo a identificação das condições ambientais da plantação. Por fim, espera-se que o sistema possa ser aplicado para geração de insumos para processos de fenotipagem, possibilitando análises estruturais das plantas e do meio ao qual estão inseridas.