Autoria: SILVA, J. G. J. da; NARCISO, M. G.; GONÇALVES, C.

Resumo: A evolucão da agricultura de precisão impulsionou o aumento da produção agrícola e proporcionou o surgimento de grandes desafios em termos de eficiência, segurança alimentar, sustentabilidade e impacto ambiental. Especificamente, o controle de pragas é de suma importância no que tange a saúde das plantações. Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura, abordando técnicas e métodos de processamento digital de imagens em plantas para a detecção e classificação de pragas, em específico para a praga Mosca Branca. Nesta revisão foram considerados artigos publicados entre 2008 e 2018 indexados por cinco bases de dados científicas. A revisão identificou que as técnicas são bem exploradas, diversificadas e possuem alto desempenho em termos de acurácia. No entanto há uma dificuldade no que tange a detecção de moscas em estágio ninfal, e principalmente técnicas aplicadas a campo aberto e dispositivos portáteis, o que daria maior autonomia à agricultores e cientistas. Ideias futuras são discutidas no final do artigo com base nas dificuldades relatadas e trabalhos futuros propostos.

Ano de publicação: 2019

Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings

Unidade: Embrapa Arroz e Feijão

Palavras-chave: Agricultura de Precisão, Classificação de imagens, Computer vision, Digital images, Precision agriculture, Visão computacional