Linha de pesquisa: Ciência de Dados

Resumo: O manejo incorreto de plantas infestantes causa um prejuízo anual de bilhões para a agricultura brasileira. Dada a importância da agricultura para o nosso país, o correto manejo destas plantas é fundamental. O manejo de plantas infestantes se beneficiou com novas tecnologias ao longo dos anos, que, por meio de processos de aquisição de imagens mais robustos utilizando sensores multiespectrais e hiperespectrais acoplados a Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT), tiveram suas aplicações ampliadas consideravelmente. O passo essencial para desenvolver um sistema automático de manejo de plantas infestantes é segmentar corretamente essas plantas dentre as plantas pertencentes a cultura. Apesar de ser uma etapa bem explorada na literatura, a detecção automática dessas plantas em imagens de VANTs é uma tarefa complexa devido a diversos fatores que dificultam a generalização do problema, como características fenotípicas semelhantes entre as culturas e as plantas infestantes, oclusão, sombras, mudanças nas condições climáticas durante a captura, mudanças nas fases de crescimento das plantas e variações na captura de imagens durante o voo (desfoque de movimento e ruído). Neste trabalho, propomos um processo de segmentação utilizando transformers que utiliza índices de vegetação combinados a diferentes espaços de cores para segmentar plantas infestantes com alta precisão em diferentes cenários e condições. Comparamos nossos resultados com outros métodos presentes na literatura utilizando datasets públicos para comparação e nossa abordagem mostrou-se promissora

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