USPLeaf: software de processamento digital de imagens para obtenção da área foliar em espécies forrageiras

• Autor(a) principal: Meira, Luiz Antônio
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74134/tde-26042021-132544/
• topic: Agribusiness; Agricultura de precisão; Agronegócio; Análise de imagens; Área foliar; Image analysis; Information technology; Leaf area; Precision agriculture; Tecnologia da informação

As novas tecnologias vêm crescendo de forma significativa em todos os setores da sociedade moderna. No campo não é diferente e seu uso tem contribuído para o aumento da produtividade em vários setores do Agronegócio, principalmente no correto uso das tecnologias no apoio ao manejo de animais. Dessa forma, o desenvolvimento de um software que possibilite ao produtor ou pesquisador determinar Área Foliar de forma rápida e barata pode contribuir de maneira significativa para o aumento da capacidade produtiva do setor. Com uma metodologia de trabalho simples o software USPLeaf foi capaz de captar imagens sem necessidade de aparatos sofisticados, exigindo pouco conhecimento técnico para a aquisição e manipulação das imagens, garantindo facilidade de operacionalidade e rapidez de processamento. O sistema foi desenvolvido na Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA) da Universidade de São Paulo (USP). Os métodos empregados para a aquisição das imagens consistiram de três dispositivos distintos, sendo o Samsung Galaxy A30, o Smartphone Lenovo K5 e uma câmera semiprofissional Sony Cyber Shot, modelo DSC H300. Como protocolo de coleta foi estabelecido que cada amostra deveria conter três folhas por espécie, sendo obtidas 15 amostras com 3 repetições de imagens por amostra, totalizando 45 amostras por espécie e processadas pelo software USPLeaf e pelo integrador padrão LI-COR 3100. As espécies utilizadas no experimento foram a Brachiaria Mavuno, a Macrotiloma e a Rami. Os resultados obtiveram um ótimo desempenho quando comparados com o método padrão, sendo que para a espécie Mavuno o coeficiente de determinação R² obtido com o dispositivo Samsung Galaxy A30, com a utilização da mesa de captação fixa foi de 97,05%, com o Smartphone Lenovo K5 sem o uso da mesa de captação foi de 90,80%, e com a câmera Cyber Shot DSC H300 sem a mesa de captação foi de 86,25%. Para a espécie Macrotiloma os valores de R² foram, respectivamente, 96,84%, 87,98 e 88,35% e, para a Rami, os valores de R² foram 96,39%, 92,09 e 78,05, respectivamente. Assim, os valores de R² obtidos permitem concluir que o uso do software é extremante eficaz e, que possibilita uma agilidade extremamente grande na obtenção da área foliar para diversos tipos e espécies de plantas, sendo exigido apenas uma padronização mínima na aquisição das imagens, onde a utilização do dispositivo Samsung Galaxy A80, com a utilização da mesa de captura obteve o melhor desempenho quando comparado com o método padrão LI-COR 3100.