CRUVINEL, P. E.

KARAM, D.

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*.Congresso Brasileiro de Agricultura de Precisão- ConBAP 2010Ribeirão Preto - SP, Brasil, 27 a 29 de setembro de 2010CONSTRUÇÃO DE MAPAS DE APLICAÇÃO EM TAXA vARIÁVEL DE HERBICIDAPARA CULTURA DO MILHO (Zea mays L.) COM BASE EM VISÃO COMPUTACIONAL EOCUPAÇÃO DE PLANTAS ENVASORASDE FOLHAS LARGASPAuLo E. CRUVINEL1, DECIO KARAM2IEngenheiro, Doutor, Pesquisador, EMBRAPA-CNPDWSão Carlos - SP, cruvinel@cnpdia.embrapa.br2Engenheiro, Ph.D, Pesquisador, EMBRAP A "'{:NPMS/Sete Lagoas - MGApresentado noCongresso Brasileiro de Agricultura de Precisão - ConBAP 201027 a 29 de setembro de 2010 - Ribeirão Preto - SP, Brasil 'RESUMO: O rendimento de uma cultura de milho (Zea mays L.) pode variar dependendo dasespécies de plantas invasoras envolvidas, como também do seu número por área, período decompetição, estágio de desenvolvimento da cultura e das condições de solo e clima. Entretanto,aplicações excessivas de herbicidas podem se tornar fontes de contaminação das águas subterrâneas esuperficiais. Na agricultura, as aplicações convencionais de insumos vêm sendo objetos de pesquisaque visam melhorar a eficiência da aplicação com a redução do impacto ambiental. Na cultura domilho a aplicação de herbicida em taxa variável pode minimizar os impactos econômicos e ambientais,bem como proporcionar maior competitividade. Este trabalho apresenta um método baseado em visãocomputacional para a construção de mapas de aplicação de herbicida em taxa variável dedicado aplantas invasoras de folhas largas da cultura do milho.PALAVRAS-CHA VE: Agricultura de Precisão, Planta invasora, Tomada de Decisão.DEVELOPMENT OF VARIABLE RATE HERBICIDE APPLICATION MAPS FOR MAIZECROPS (Zea mays L.) BASED ON COMPUTATIONAL VISIONAND OCUPPATION OF BROAD LEAF WEEDABSTRACT: The maize crop efficiency can be dependent of the weed species involved in theprocess of production, due its number per area and occupation, period of competition, stage of culturedevelopment, as well as the conditions of soil and clime. However, the level of application of theherbicide can be dangerous for superficial water, as well as for the water tables contamination. Inagriculture, the conventional use of supplies becomes to be a research subject to improve itsapplication with reduction of the environmental impacts. For maize, the application of herbicide withvariable rate can not only minimize the economical and environmental impacts but also increasecompetitiveness. This paper presents a method based on both the computational vision and broadleaves weed in maize crop for construction ofvariable rate herbicide application maps.KEYWORDS: Precision Agriculture, Weed, decision makingINTRODUÇÃO: O milho é cultivado em várias partes do planeta Terra, sendo extensivamenteutilizado como alimento humano e também para ração animal. São várias as espécies e variedades demilho, sendo que todas elas são pertencentes ao gênero Zea. No Brasil, cerca de 15% de produçãobrasileira se destina ao consumo humano e, mesmo assim, de maneira indireta na composição deoutros produtos. Assim como em outras culturas de cereais, na cultura do milho há ocorrência deplantas invasoras (KARAM et al., 2006), o que tem motivado a procura de melhor gerenciamento doprocesso produtivo da agricultura, visando competitividade e controle dos problemas ambientaiscausados pelas técnicas de manejo, que envolvem a qualidade da água, do ar e dos alimentos.Pesquisadores têm buscado meios para reduzir a quantidade de defensivos e o impacto sobre o meioambiente e a variabilidade espacial das plantas invasoras têm sido objeto de estudo com o objetivo dediminuir o volume de defensivos aplicados com base no uso de mapeamento das áreas infestadas eneste caso a agricultura de precisão tem se mostrado com utilidades (TSCillEDEL & FERREIRA,2002). A detecção de plantas invasoras através do sensoriamento remoto orbital ainda possuilimitações quanto a resolução espacial e temporal. Acredita-se que existe potencial para utilização desistemas de visão artificial como sensores para coleta de dados em agricultura de precisão. Taissistemas visam basicamente o uso de uma câmera conectada a um computador por meio de uma placade aquisição de vídeo e programas computacionais específicos de processamento de imagens paraextração das informações desejadas. Os avanços em processamento digital de imagens, osensoriamento remoto, particularmente quando se faz uso de imagens digitais não orbitais, passou aser uma importante estratégia a ser utilizada, as quais associadas ao de estudo da variabilidade espacialdas culturas e das plantas invasoras podem resultar em equipamentos para o manejo localizado deculturas em tempo real. As técnicas de visão artificial têm sido usadas na área agrícola principalmentecomo mecanismo de inspeção da qualidade dos produtos, mas sempre se mostram como ferramentaspotenciais para a identificação de plantas invasoras, como pode ser observado nos trabalhos deThompson, Alves e colaboradores (THOMPSON et ai., 1990; 2000; ALVES et ai., 2002). SegundoTian e colaboradores (TIAN et ai., 1999), pesquisas realizadas nos Estados Unidos têm mostrado queo gerenciamento espacial e os sistemas de aplicações localizadas possuem grande potencial dediminuição do uso de defensivos agrícolas. Sabe-se que a ocorrência de algumas espécies de plantasinvasoras se dá em reboleiras, devido à forma de propagação das mesmas. Bressan e colaboradores(BRESSAN et ai., 2006) tratam da classificação do risco de infestação por plantas invasoras usandotécnicas geoestatísticas, análise de imagens e modelos de classificação fuzzy. A densidade dassementes (produção de sementes por área), a sua extensão (influência das sementes vizinhas), acobertura foliar (extensão dos agrupamentos das plantas invasoras emergentes) e a agressividade(porcentagem de ocupação de espécies com alta capacidade de produção de sementes) foram osprincipais atributos utilizados para descrever a infestação das plantas invasoras em cada região. Apartir de simulação com modelos matemáticos de populações foram obtidos os dados da densidade, dacobertura foliar e da agressividade para as diferentes regiões. Esses autores propuseram um sistema declassificação fuzzy utilizando os atributos descritos para inferir os riscos de infestação de regiões dacultura por plantas invasoras. Outro método foi desenvolvido para avaliar a qualidade da aplicação deherbicida em áreas de plantio, utilizando visão computacional e rede neural artificial (CRUVINEL etal.,2006). A técnica utilizava imagem digital e transformada de Hough para a contagem e distribuiçãodas gotas, assim como um modelo para a tomada de decisão com rede neural, que recebia comoentrada informações dos descritores da distribuição das classes de gotas para análise sítio-específico.Este trabalho apresenta um método de reconhecimento computacional de plantas invasoras de folhaslargas, o qual encontra aplicações em processos de aplicação de herbicidas com taxa variável emcampos agrícolas da cultura do milho (Zea mays L.).MATERIAL E MÉTODOS: A Figura 1 ilustra a arquitetura estabelecida para identificação da áreade plantas invasoras de folhas largas da cultura do milho (Zea mays L.) para manejo baseado emagricultura e precisão. O modelo de abordagem considera etapas de coleta da informação geo-referenciada, pré-processarnento para qualificar a informação de interesse, construção de mapa detextura, extração de características geométricas, geração de mapas de plantas invasoras de folhaslargas, integração de resultados e geração de mapa de recomendação para a aplicação de herbicida emtaxa variável. Utilizou-se assim, corno método de reconhecimento da planta invasora de folhas largastécnicas de visão computacional e algoritrnos de processamento de imagens. A etapa doprocessamento que subtrai componentes da imagem de entrada permite extrair da mesma informaçõesque não são oriundas das plantas invasoras (informações de fundo, como palha, milho e solo). A partirdas imagens que contenham apenas plantas invasoras é a planta específica reconhecida com base nautilização de um descritor computacional baseado na forma. O descritor utilizado (SANTOS &CRUVINEL, 2008) no processamento das imagens de campo para o reconhecimento de plantasinvasoras de folhas largas foi organizado com base na análise das características geométricas dasfolhas largas das plantas invasoras. O mapa de textura é calculado com janelamento de 30x30 pixels.As medidas estatísticas foram realizadas considerando a matriz de co-ocorrência e o contraste dasimagens. Foram adquiridas e utilizadas imagens de um campo experimental da Embrapa Milho eSorgo (Rodovia MG 424 km 45 - Sete Lagoas, MG, Brasil) em um campo experimental de 38ha deárea, dividido em 41 parcelas espaçadas de 100,Oxl00,Om e com área de 12m2 (4,Ox3,Om). Para aaquisição das imagens foi utilizada urna câmara digital que viabilizou imagens com resolução espacialde 600x600 pixels no espectro visível, um quadro de madeira medindo O,5xO,5m corno elemento deescala para a caracterização de dimensões das plantas e quadro de captação, bem. corno coleta de 2imagens de cada parcela. Considerou-se para análise a planta invasora de folha . larga Euphorbiaheterophy//a L. (leiteira), a qual é de grande impacto para a cultura do milho. Nesta espécie as folhasocorrem ao longo do caule, com gemas nas axilas. As folhas inferiores são alternadas e lanceoladas,enquanto as superiores são opostas ou verticiladas. Abaixo das inflorescências há maior concentraçãode folhas.L•••.••••_rnoçIodo••••••• ~do_do_do~CoquIIIçIo do_ ....-~roI_ÓL::JnFIGURA 1. Diagrama de blocos da arquitetura para identificação da área de ocupação de plantasinvasoras de folhas largas da cultura do milho (Zea mays L.) e respectivo mapa de aplicação deherbicida em taxa variável.Ela é urna das espécies mais infestantes de lavouras de milho, urna vez que se desenvolvem ereproduzem rapidamente, apresentando alto grau de competitividade em relação à cultura, tanto pornutrientes corno por água.RESULTADOS E DISCUSSÃO: A Figura 2 apresenta um dos quadros de urna das parcelasamostradas no campo agrícola contendo a planta invasora Euphorbia heterophy//a L. em diferentesestágios de desenvolvimento e etapas de um processamento realizado sendo que em (a) é visualizadouma imagem digital, em (b) é visualizado a mesma imagem digital após o pré-processamentocontendo somente com as informações de folhas de plantas, em (c) é apresentado o mapa de textura eem (d) o mapa contendo somente as plantas invasoras de folhas largas. A Figura 3 ilustra omapeamento para um dos quadros de amostragem de área de ocupação de plantas invasoras de folhaslargas, o qual foi realizado com base no algoritmo descrito, onde se pode observar a variabilidade naocupação e a derivação para um mapa de recomendação para aplicação de herbicida em taxa variável.(a) (b) (c) (d)FIGURA 2. Etapas das fases de processamento para o reconhecimento de plantas invasoras de folhaslargas onde: (a) imagem digital de entrada, (b) imagem resultante após a retirada de informações desolo, palha e ruídos de alta freqüência, (c) mapa de textura, (d) mapa contendo somente as folhasinvasoras de folhas largas.70.00FIGURA 3. Mapeamento da taxa de ocupação de plantas invasoras de folha larga em uma parcela de12m2 (4x3m), com sitio de informação de ocupação amostrado em uma área de 0,5xO,5m.Uma vez realizado o mapeamento da taxa de ocupação de plantas invasoras de folhas largas torna-sepossível a consolidação da informação para a geração de um mapa de recomendação de aplicação deherbicida em taxa variável.CONCLUSÕES: Um sistema para mapear a área de ocupação de plantas invasoras de folhas largasda cultura do milho foi fundamentado com base em ferramentas da agricultura de precisão. Resultadosde um estudo de caso real mostraram que sua importância encontra aplicação não somente para ocontrole de plantas invasoras para ganhos de produtividade da cultura, mas também como instrumentopara diminuir o impacto econômico e ambiental do uso de herbicidas com base no uso de mapas deaplicação em taxa variável, o que é de interesse para o produtor.AGRADECIMENTOS: Os autores agradecem o apoio da EMBRAP A, do CNPq (processo código:306988/2007-0) e do Projeto Agricultura de precisão para a sustentabilidade de sistemas produtivos doagronegócio brasileiro (Macro Programa 1, código: 01.09.01.002.01).REFERÊNCIASALVES E. A., KHOURY JUNIOR J. K., PINTO F. A. C., QUEIROZ D. M. Classificação de PlantasDaninhas Utilizando Características Texturais em Imagens Digitais. II Simpósio Internacional deAgricultura de Precisão. Viçosa, MG, CD ROM, 2002.BRESSAN G. M., KOENIGKAN L. V., OLIVEIRA V. A., CRUVINEL P. E., KARAM D. Sistemade Classificação Fuzzy para o Risco de Infestação por Plantas Daninhas Considerando a suavariabilidade Espacial. Planta Daninha, v.24, 229-238, 2006.CRUVINEL P. E., SUZUMURA FILHO Y., MANTOVANI E. C. Análise da qualidade da aplicaçãogeoreferenciada de chuva artificial em área de plantio com visão computacional e rede neural. In:Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola, CONBEA, 2006.KARAM D., MELHORANÇA A. L., OLIVEIRA M. F. Plantas daninhas na cultura do Milho,Circular Técnica, Embrapa Milho e Sorgo, ISSN 1679-1150,2006.SANTOS A. P. de O., CRUVINEL P. E. Desenvolvimento de um modelo de descritores de imagenspara reconhecimento de padrões de plantas invasoras (folhas largas e folhas estreitas).In:ENCONTRO DE MODELAGEM COMPUTACIONAL, Volta Redonda, CD-ROM, 2008.THOMPSON J. F., STAFFORD J. V., MILLER P. C. H. Selective application of herbicides to UKcereal crops. ASAE Annual International Meeting. St. Joseph, Mich. Paper n? 901629, 1990.TIAN L., REID J. F., HUMMEL J. W. Development of a precision sprayer for site-specific weedmanagement. Transactions ofthe ASAE, v. 42, no 4, p. 893-900, 1999.1SCHIEDEL M., FERRElRA M. F. Introdução a agricultura de precisão: conceitos e vantagens,Ciência Rural, vol. 32, n.I, 2002.

Construção de mapas de aplicação em taxa variável de herbicida para cultura do milho (Zea mays L.) com base em visão computacional e ocupação de plantas invasoras de folhas largas.

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Construção de mapas de aplicação em taxa variável de herbicida para cultura do milho (Zea mays L.) com base em visão computacional e ocupação de plantas invasoras de folhas largas.

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