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Visualização de Projetos:

Nome do Projeto: Estimativa do status nutricional em nitrogênio de Brachiaria decumbens cv. Basilisk e Brachiaria brizantha cv. Xaraés por meio de software de análise de imagens
Categoria: Categoria_4

Integrantes

(Máximo 3 alunos)

Nome Completo: Adriano Aparecido Virgílio
Email: adrianovirgilio@usp.br
Celular: (19)99638-4745
Nome Completo: Wellington Renato Mancin
Email: wrmancin@usp.br
Celular: 99626-5115
Nome Completo:
Email:
Celular:
Prof. orientador: Profa. Dra. Lilian Elgalise Techio Pereira & Prof. Dr. Adriano Rogério Bruno Tech
Prof. coorientador:

Dados sobre o projeto

Justificativa: Com o surgimento das Novas Tecnologias de Informação e Comunicação (NTIC), também foram criadas ferramentas diversificadas para todos os setores da economia e suas atividades, englobando todo nicho de mercado existente. Usando as NTICs, novos hardwares e softwares são desenvolvidos possibilitando ampliar a produção, melhorando processos e oferecendo condições para obtenção de maiores ganhos financeiros. A atividade da agropecuária não ficou atrás, deixando de ser considerada uma cadeia pouco tecnificada, onde agora, muito tem se estudado e aplicado métodos computacionais para auxilio no suporte à tomada de decisões e planejamento, permitindo ao produtor conseguir maior controle na produção, economia nos custos, aumentar produtividade e a rentabilidade. A possibilidade de uma ferramenta em que o pecuarista possa identificar o status nutricional da forrageira e, assim tomar decisões com relação às possíveis intervenções e ajustes no manejo da adubação, é uma realidade possível. Com a popularização de câmeras digitais capazes de captar imagens de alta resolução, o desenvolvimento de softwares que permitem a utilização para a coleta de dados e obtenção de resultados em campo (SENA JÚNIOR, 2005) tem emergido como importantes ferramentas de apoio a tomada de decisão pelo produtor. Porém, segundo Sena Júnior (2005), o maior desafio para o desenvolvimento desses sistemas de auxilio e tomada de decisão no campo, é a implementação de algoritmos que sejam capazes de realizar a identificação e classificação dos objetos de interesse a partir das imagens digitais. Embora já existam softwares disponíveis capazes de estimar com precisão a concentração de N através da utilização de cor da imagem digital para várias culturas, tais ferramentas tecnológicas ainda não foram desenvolvidas para gramíneas forrageiras tropicais utilizadas como pastagens.
Objetivo: Desenvolver um software capaz e estimar a concentração de nitrogênio (N) em Brachiaria decumbens cv. Basilisk e Brachiaria brizantha cv. Xaraés, por meio do processamento de imagens.
Procedimentos Metodológicos: O experimento foi realizado na Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA-USP), em Pirassununga, entre outubro de 2017 a março de 2018 e a espécie forrageira avaliada foi a Brachiaria decumbens cv. Basilisk e Brachiaria brizantha cv. Xaraés em área experimental com tratamentos distribuídos em um delineamento em blocos casualizados, com 3 repetições e corresponderam a quatro níveis de adubação nitrogenada, e os dosséis submetidos a uma severidade de corte correspondente ao resíduo indicado para cada espécie. O critério de bloqueamento foi a fertilidade do solo e os de manejo, altura pós-corte e frequência de corte, foram definidos com base nas recomendações para a espécie forrageira. Os cortes foram realizados com auxílio de roçadora costal, conforme Pereira et al. (2018). As plantas foram monitoradas durante seu crescimento ao longo do período de rebrotação. As folhas diagnósticas foram coletadas na condição pré-corte, formando porções de 60 g por unidade experimental. No laboratório, foram retiradas 5 sub-amostras contendo 5 folhas. Cada sub-amostra foi disposta sobre uma base de fundo branco e preto e coletadas 5 imagens, utilizando a câmera de um aparelho smartphone, posicionada a 23 cm de altura. Após obtenção das imagens, as amostras (total de folhas coletadas em cada unidade experimental) foram secas em estufa de circulação forçada de ar a 65ºC até peso constante e, em seguida, moídas em micro moinho de facas com peneira de 1 mm. As concentrações de N das amostras foram determinadas através de análises químicas pelo método micro-kjedal. As imagens obtidas foram submetidas ao protótipo de um software desenvolvido em linguagem Java 1.8.0, implementado em ambiente de desenvolvimento integrado NetBeans 8.2, utilizando a biblioteca OpenCV(Open Source Computer Vision Library) versão 3.3.0 e PHP 7.1.28 e biblioteca GD de imagens, em seguida, pré-processadas para remoção de ruídos, através do ajuste do background (255,255,225), com o objetivo de extrair as bandas correspondentes de vermelho (R), verde (G) e azul (B), que serviram de base para determinar os índices de vegetação em relação ao status nutricional de nitrogênio (N) das amostras. Os dados foram submetidos ao software Minitab®, versão 17.1.0 para análise de componentes principais (PCA), com o objetivo de determinar quais os índices de vegetação que irão compor a base de dados de entrada da rede neural artificial (RNA) do tipo MLP (MultiLayer Perceptron).
Suporte Estrutural Necessário: Dois (2) pontos de energia e quatro (4) mesas (carteiras)

(Os equipamentos estarão sujeitos a disponibilidade da escola e serão confirmados pela Coordenação da Feiratec