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Previsão da produção na casta “Castelão” com recurso a análise de imagem

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Resumo:A grande variabilidade espacial que carateriza a vinha, bem como a importância socioeconómica do setor da vinha e do vinho têm contribuído para a crescente procura de novos métodos para estimar a produção. Os métodos tradicionais são destrutivos, demorados e dispendiosos ou têm apenas em conta o conhecimento histórico e a experiência do viticultor. Outros métodos têm sido investigados e introduzidos, com especial relevância dada às metodologias com base em sensores remotos e análise de imagem, principalmente por ser não destrutiva, não evasiva e de baixo custo. Assim, o presente ensaio tem como objetivo prever a produção na variedade Castelão, numa vinha comercial localizada na região de Lisboa, com base em imagens recolhidas, com um robô autónomo, o VINBOT. As imagens foram recolhidas em três estados fenológicos, bago de ervilha, pintor e cacho maduro. Para além das imagens recolhidas com o VINBOT, foram também capturadas imagens destrutivas em segmentos adjacentes para construção dos modelos para estimar a área de cachos após desfolha e posteriormente estimar o peso dos cachos. Foram ainda calculados os fatores de crescimento do cacho do bago de ervilha à vindima e do pintor à vindima e analisadas as oclusões de cachos por outros cachos. Os dados recolhidos com o VINBOT permitiram caraterizar a variabilidade da parcela e estimar a sua produção, com erros estimados de 23%, 60% e 11%, para os estados fenológicos bago de ervilha, pintor e cacho maduro, respetivamente. Por outro lado, verificou-se que, os valores estimados e observados para cada um dos 72 segmentos, em cada um dos estados fenológicos, seguem a mesma tendência. Os resultados obtidos mostram que esta pode ser uma alternativa viável aos métodos tradicionais de estimativa da produção, principalmente num momento próximo da vindima
Autores principais:Galantinho, Joana Margarida Ferreira
Assunto:viticultura de precisão sensores remotos robótica VINBOT segmentação de imagem
Ano:2021
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade de Lisboa
Idioma:português
Origem:Repositório da Universidade de Lisboa

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