1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Faculdade de Computação (FACOM)
3. TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

ORCID:	http://orcid.org/0000-0001-8767-1306
Tipo do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Identificação da praga bicho-mineiro em plantações de café usando imagens aéreas e deep learning
Autor(es):	Vasconcelos, Gabriel de Castro
Primeiro orientador:	Souza, Jefferson Rodrigo de
Primeiro membro da banca:	Lima, Maria Adriana Vidigal de
Segundo membro da banca:	Miani, Rodrigo Sanches
Resumo:	A detecção de pragas em plantações cafeeiras é um desafio que persiste na atualidade, pois vem sendo pesquisadas técnicas ao longo de muito tempo para a detecção. O cafeeiro é uma cultura que está presente em todo o mundo e o Brasil representa boa parte da produção mundial, se colocando entre um dos maiores exportadores e um dos maiores consumidores de café. A praga bicho-mineiro (Leucoptera coffeella) é a principal na cafeicultura do cerrado mineiro (Alto Paranaíba, Triângulo Mineiro e o Noroeste de Minas Gerais), pois o clima nestas regiões é propício para a proliferação desta. Este trabalho de conclusão de curso propõe a detecção desta praga utilizando imagens aéreas fornecidas por um VANT (Veículo Aéreo Não Tripulado) e técnicas de processamento de imagens, bem como Aprendizado de Máquina, especificamente DL (Deep Learning). Os resultados obtidos usando DL para identificar a praga foram satisfatórios pois após a predição da rede em uma imagem de café é possível identificar a infestação da praga bicho-mineiro.
Palavras-chave:	Veículo Aéreo Não Tripulado Processamento de Imagens Deep learning Agricultura de Precisão
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO::COMPUTABILIDADE E MODELOS DE COMPUTACAO
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	VASCONCELOS, Gabriel de Castro. Identificação da praga bicho-mineiro em plantações de café usando imagens aéreas e Deep Learning. 2019. 30 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2019.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26175
Data de defesa:	9-Jul-2019
Aparece nas coleções:	TCC - Sistemas de Informação (Monte Carmelo)

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