Cobre o conteúdo enquanto carrega
As votações estão encerradas. Confira os projetos mais populares.
Projeto

AGR-2324: Utilização de processamento de imagens para o acompanhamento de crescimento de alface em diferentes tipos de adubação

Ícone
AGR

Ciências Agrárias

Sub-categoria

Agronomia

Play
ícone Autoria Esther Silva Cardoso Amaral, Erick Nathan Primo, Guilherme Fernandes dos Anjos
ícone Orientação Catia Cristina Teodoro, Cibele Bonicelli Gambarotto
ícone Instituição E.E. Prof. Aduar Kemell Dibo
ícone Etapa Semifinalista

Resumo

O projeto tem como finalidade criar um processo de aprendizagem por etapas, desde a elaboração da horta, com quatro canteiros, em que cada um contém um tipo de adubação, até um modelo computacional que processa as imagens obtidas pelo drone, sendo essas imagens transformadas em dados que serão utilizados para o gerenciamento, crescimento e desenvolvimento da produção da horta. O objetivo geral do nosso projeto foi elaborar um modelo computacional de gerenciamento e estimativa da produção agrícola. O modelo computacional poderá ser utilizado por pequenos agricultores, agricultura familiar, cooperativa, órgãos e ONGs que queiram gerenciar e estimar o crescimento e desenvolvimento da produção agrícola. As coletas foram realizadas com sucesso, sendo três coletas utilizando o drone (imagens). Não houve perda de pés de alfaces, sendo plantadas 60 unidades e colhidas o mesmo número. Em comparação ao controle, percebe-se que em todos os tipos de adubação obteve-se um crescimento mais relevante, sendo que o canteiro químico se destacou entre os outros tipos de adubação. O uso do esterco como adubo mostra-se com excelente desempenho, ficando muito próximo da adubação química. O uso do esterco, desde que tratado, pode diminuir os impactos ambientais, sendo uma forma de adubação sustentável e com menor custo.

Palavras-chave: Drone, Hortaliça , Processamento de Imagem

Foto do projeto