Use of artificial intelligence in weed detection
DOI:
https://doi.org/10.14295/bjs.v3i1.439Keywords:
remote sensing, aircraft, monitoring, mapping, dronesAbstract
Currently, the techniques used have yielded positive results for remote sensing due to their low cost, as they have provided mapping solutions with high spatial and temporal resolution, with great potential in areas such as precision agriculture, environmental monitoring, civil construction, mining, among others. others. Despite the low costs compared to an aerial survey carried out by a manned aircraft or acquisition of an orbital image with similar spatial resolution, the processing of data obtained by Remotely Piloted Aircraft System (RPAS) is usually performed in commercial programs. The present work used data from a multirotor drone mapping of the brand DJI model Phantom 4 Standard was carried out, in a commercial property in the municipality of Rio Verde, district of Ouroana on October 5, 2022 before the sowing of the soybean crop. The property is located at geographic coordinates (-18.147623°S and -50.663644°W) and elevation of 674 m. DroneDeploy application was used with a flight height of 120 m and frontal and lateral overlap of 80 and 75%, respectively. The mapping was carried out on a partially cloudy day, these being the best weather conditions at the time. RandomForest classifier proved to be efficient for classifying unwanted vegetation within the crop, but this was possible based on a consistent base of training sample data. The use of technologies with unmanned aerial vehicle (UAV), photogrammetry, geoprocessing and artificial intelligence in an adequate way to manage the rural property brings improvements in the use of agricultural inputs.
References
Aero. (2017). Drones - A História por traz desta nova era tecnológica como surgiram os Drones. Disponivel em: <https://aeroengenharia.com/drones-historia-por-traz-desta-nova-era-tecnologica/>. Acesso em: 20 de maio de 2023.
Anac. (2017). Governo Federal. Regras da ANAC para uso de drones entram em vigor. Informativa web. Disponível em: < https://www.anac.gov.br/acl_users/credentials_cookie_auth/require_login?came_from=https%3A//www.anac.gov.br/noticias/2017/regras-da-anac-para-uso-de-drones-entram-em-vigor/release_drone.pdf/. Acesso em: 18 de Abril de 2023.
Anac. (2017). Quantidade de Cadastros. Drones. Disponível em: < https://www.gov.br/anac/pt-br/assuntos/drones/quantidade-de-cadastros>. Acesso em: 18 abril de 2023.
Andrade, J. B. (1998). Fotogrametria. SBEE, Curitiba, 259 p.
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45(1), 5-32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324 DOI: https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Cho, D. F., Schwaida, S. F., Cicerelli, R. E., Almeida, T., Ramos, A. P. M., & Sano, E. E. (2021). Desempenho do algotitmo de classificação de imagens Random Forest para mapeamento do uso e cobertura do solo no Cerrado brasileiro. Anuário do Instituto de Geociências, 44, 1-11. https://doi.org/10.11137/1982-3908_2021_44_37979 DOI: https://doi.org/10.11137/1982-3908_2021_44_37979
Cohen, J. (1960). A coefficient of agreement for nominal scales. Educational and Psychological Measurement, 20(1), 37-46. https://doi.org/10.1177/001316446002000104 DOI: https://doi.org/10.1177/001316446002000104
Dantas, G. V. (2015). Utilização de classificador Random forest na detecção de falhas em máquinas rotativas. Trabalho de Conclusão em Engenharia Eletrônica e de Computação. Universidade Federal do Rio de Jjaneiro, Rio de Janeiro, Brasil, 79 f. Disponível em: https://www02.smt.ufrj.br/~sergioln/theses/bsc30guilhermedantas.pdf Acesso em: 26 de junho de 2023.
Duarte, R. T. (2022). Avaliação da qualidade de produtos obtidos por RPAS tipo asa fixa e processado em software livre e comercial. Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás, Goiânia, Goiás, Brasil, 46 f. http://repositorio.ifg.edu.br:8080/handle/prefix/960
Erba, D. A., Thum, A. B., da Silva, C. A. U., Souza, G. C., Veronez, M. F., Leandro, R. F., & Maia, T. C. (2003). Topografia para Estudantes de Arquitetura, Engenharia e Geologia. 1ª ed., [S.l.]: Unisinos.
Geosense. (2023). O que é e como funciona o Google Earth Engine? Disponivel em: <https://geosense.net.br/2021/10/25/o-que-e-e-como-funciona-o-google-earth-engine/> Acesso em: 20 de Maio de 2023.
Giovanini, A. (2020). Fotogrametria: o que é e para que serve. Disponível em: <https://adenilsongiovanini.com.br/blog/fotogrametria-o-que-e-e-para-que-serve/> Acesso em: 20 de maio de 2023.
Gisgeography. (2022). Técnicas de classificação de imagens em sensoriamento remoto. Disponível em: <https://gisgeography.com/image-classification-techniques-remote-sensing/> Acesso em 20 de maio de 2023.
Laboratório de Visão Computacional. (2012). InterImage – Interpreting Images Freely. Disponível em: http://www.lvc.ele.puc-rio.br/projects/interimage/ Acesso em 26 de junho de 2023.
Lima, C. (2013). Exército e Força Aérea dos EUA interceptam mísseis com AMRAAM guiado pelo JLENS. Defesa Aérea & Naval. Disponível em: <http://www.defesaaereanaval.com.br/exercito-e-forca-aerea-dos-eua-interceptam-misseis-decruzeiro-com-amraam-guiado-pelo-jlens/> Acesso em: 18 abril de 2023.
Lima, D. F., Júnior, A. M. S., Neto da Silva, M. M., Carvalho, C. C. A., & Neto, M. F. (2016). Utilização de VANT (drone) para fins de regularização fundiária urbana de interesse social. In: CONTECO - Anais do Congresso Técnico Científico da Engenharia e da Agronomia, Foz do Iguaçu, Paranpa, Brasil, 29 de agosto a 1 de setembro, 1-5.
Lins, B.O.L. (2019). A utilização do VANT (Drone) como alternativa para atualização de regularização urbana. Monografia de Graduação em Engenharia de Agrimensura. Trabalho de Conclusão de Curso, pela Universidade Federal de Alagoas, Centro de Ciências Agrárias, Rio Largo, Alagoas, Brasil, 54 f. http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/riufal/5665
Mappa. (2022). Índices de Vegetação. Disponível em: <https://mappa.ag/blog/indices-de-vegetacao-ifv-vari-ndvi-e-ndre/ Acesso em: 13 de junho de 2023.
Nery, C. V. M., Fernandes, F. H. S., Moreira, A. A., & Braga, F. L. (2013). Avaliação das técnicas de classificação MAXVER, MAXVER – ICM e distância mínima euclidiana de acordo com índice Kappa. Revista Brasileira de Geografia Física, 6(2), 320-328. DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v6.2.p320-328
Padolfi, A. S., Ramaldes, G. P., & dos Santos, O. L. (2018). Análise de índice de vegetação através de imagens obtidas por VANT. Revista Científica FAESA, 14(1), 145-165. https://doi.org/10.5008/1809.7367.143 DOI: https://doi.org/10.5008/1809.7367.143
Pott, L. P. (2019). Detecção de plantas daninhas em pré-semeadura com base em dados espectrais de campo. Dissertação de Mestrado em Engenharia Agrícola. Universidade Federal de Santa Maria, Rio Grande do Sul, Brasil, 48 f. http://repositorio.ufsm.br/handle/1/19101
Silva, D., C., & Costa, G. C. (2010). Aerofotogrametria em Projetos de Estradas. In: III Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, Recife, Pernambuco, Brasil, 27 a 30 de julho de 2010, 1-12 p. Disponível em: <https://www.researchgate.net/publication/277288616_AEROFOTOGRAMETRIA_EM_PROJETOS_DE_ESTRADAS> Acesso em 26 de junho de 2023.
Sothe, C., Liesenberg, V., Almeida, C. M., & Schimalski, M. B. (2017). Abordagens para classificação do estádio sucessional da vegetação do parque nacional de São Joaquim empregando imagens LandSat-8 e Rapideye. Boletim de Ciências Geodésicas, 23(3), 389-404. https://doi.org/10.1590/S1982-21702017000300026 DOI: https://doi.org/10.1590/s1982-21702017000300026
Tecnoblog. (2023). O que são drones e quais regras você precisa seguir para pilotar no Brasil. Disponível em: <https://tecnoblog.net/responde/tudo-sobre-drones/> Acesso em 20 de maio de 2023.
Temba, P. (2000). Fundamentos da fotogrametria. Disponível em: <http://csr.ufmg.br/geoprocessamento/publicacoes/fotogrametria.pdf> Acesso em: 20 de maio de 2023.
Whittle, R. (2013). The man who invented the predator. Air & Space Magazine. Disponível em: <https://www.airspacemag.com/flight-today/the-man-who-inventedthe-predator-3970502/>. Acesso em: 18 de abril de 2023.
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