Reconstrução 3D para digitalização de plantas com dados fotográficos e sua validação através de visão computacional.

A digitalização de plantas consiste no processo de capturar e armazenar a geometria de espécimes de forma a estudar sua estrutura e caracterizar seu fenótipo. A modelagem estrutural tem por objetivo determinar o padrão de crescimento de plantas e como sua forma é afetada por esse padrão (SANTOS; OLIVEIRA, 2012). A fenotipagem estuda justamente as características físicas resultantes do crescimento dos espécimes e como elas se relacionam com o ambiente em questão (SANTOS; OLIVEIRA, 2012). Atualmente, o processo de digitalização é caro, como no caso da varredura a laser, ou demanda grande esforço e períodos de tempo, como a varredura via dispositivos de rastreamento tridimensional. Com técnicas de visão computacional como structure from motion (SFM) (SZELISKI, 2010) e multiple view stereo (MVS) (SZELISKI, 2010), é possível criar modelos tridimensionais de plantas com alta precisão utilizando apenas fotografias, cujo processo de captura é de baixo custo e automatizável. Desta forma, é preciso analisar as diversas maneiras de coletar os dados necessários para essas reconstruções, assim como as muitas formas de implementação dos algoritmos utilizados, e como validar os dados obtidos pela reconstrução. Tais estudos foram o objetivo do presente trabalho

Image-based 3D digitizing for plant architecture analysis and phenotyping.

Abstract-Functional-structural plant modeling and plant phenotyping require the measurement of geometric features in specimens. This data acquisition is called plant digitizing. Actually, these measurements are performed manually, in invasive or even destructive ways, or using expensive laser scanning equipment. Computer vision based 3D reconstruction is an accurate and low cost alternative for the digitizing of plants not presenting a dense canopy. Sparse canopies are found in several important annual plants in agriculture as soybean and maize, at least in their early stages of development. This paper shows as the state of the art in structure from motion and multiple view stereo is able to produce accurate 3D models for specimens presenting sparse canopies. Three-dimensional triangular meshes are computed from a set of non-calibrated images, modeling a basil and an Ixora specimens and accurately representing their leaves and branches.SIBGRAPI 2012

Arborização de pastagens: tecnologia para assegurar o bem-estar animal e a sustentabilidade das pastagens.

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Simulação de dados meteorológicos para avaliação de impactos de mudanças climáticas na agricultura.

Neste trabalho foi utilizado o simulador climático LARS-WG. Esse simulador é baseado em um modelo semiempírico, ou seja, para o processo há a utilização de parâmetros estatísticos em sua formulação e também a necessidade de calibrações para as devidas aplicações