Weed mapping using a machine vision system Mapeamento de plantas daninhas utilizando um sistema de visão artificial

Abstract

Weed mapping is a useful tool for site-specific herbicide applications. The objectives of this study were (1) to determine the percentage of land area covered by weeds in no-till and conventionally tilled fields of common bean using digital image processing and geostatistics, and (2) to compare two types of cameras. Two digital cameras (color and infrared) and a differential GPS were affixed to a center pivot structure for image acquisition. Sample field images were acquired in a regular grid pattern, and the images were processed to estimate the percentage of weed cover. After calculating the georeferenced weed percentage values, maps were constructed using geostatistical techniques. Based on the results, color images are recommended for mapping the percentage of weed cover in no-till systems, while infrared images are recommended for weed mapping in conventional tillage systems.Mapeamento de plantas daninhas é uma ferramenta útil em aplicações localizadas de herbicidas. Os objetivos deste trabalho foram: determinar o percentual da cobertura vegetal de plantas daninhas em uma lavoura de feijão sob os sistemas de plantio direto e convencional, usando processamento digital de imagens e geoestatística; e comparar dois tipos de câmera. O sistema de visão artificial era composto por duas câmeras digitais (colorida e infravermelha), acopladas à estrutura móvel do pivô central, e um DGPS. As imagens adquiridas representavam amostras da área, em uma malha regular de pontos, e elas foram processadas para estimar a porcentagem da cobertura das plantas daninhas. De posse desses valores georreferenciados, foi possível construir mapas usando técnicas de geoestatística. Com base nos resultados, as imagens coloridas foram as mais adequadas para o mapeamento da cobertura vegetal de plantas daninhas em plantio direto, enquanto as imagens infravermelhas foram mais adequadas para o mapeamento em plantio convencional.

Keywords

• agricultura de precisão
• geoestatística
• feijão
• precision agriculture
• geostatistic
• common bean