redes neurais

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Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v.5, n.3, p.502-509, 2001
Campina Grande, PB, DEAg/UFPB - http://www.agriambi.com.br

Algoritmo para classificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho
(Spodoptera frugiperda, Smith) em imagens digitais1
Darly G. de Sena Júnior2, Francisco de A. de C. Pinto3, Daniel M. de Queiroz4 & Evandro C. Mantovani5
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Pesquisa financiada pelo Banco Mundial e Embrapa através do Projeto de Apoio ao Desenvolvimento de Tecnologia
Agropecuária para o Brasil (PRODETAB Projeto 030-01/99)
DEA/UFV, CEP 36571-000, Viçosa, MG. Fone: (31) 3899-1881. E-mail: [e-mail] (Foto)
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Embrapa Milho e Sorgo. Fone: (31) 3779-1105. E-mail: [e-mail]
Protocolo 043 - 3/4/2001

Resumo: Foi desenvolvido e testado, no presente estudo, um algoritmo de processamento e análise de imagens digitais para identificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho, o qual consistiu em duas etapas de classificação dos objetos presentes na cena de uma lavoura de milho. Na primeira etapa, denominada classificação grosseira, utilizou-se a técnica de limiarização em blocos da imagem com 60 x 60 pixels de dimensão e, na segunda etapa, denominada classificação refinada, utilizaram-se redes neurais artificiais em blocos com 3 x 3 pixels de dimensão.
A exatidão de cada etapa do algoritmo foi acessada através da determinação da matriz de contingência, com base em 80 e 75 blocos, para a classificação grosseira e refinada, respectivamente. O algoritmo apresentou índice de exatidão global de 80,74%. alavras-chav vras-cha
Palavras-chave: visão artificial, agricultura de precisão, redes neurais artificiais

for of fall armyw yworm Algorithm for classification of fall armyworm
( Spodoptera frugiperda, Smith) damaged corn plants on digital images
Abstract: An