3 Simpósio Internacional de Agricultura de Precisão

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1 PROGRAMA COMPUTACIONAL PARA LOCALIZAÇÃO DE PLANTAS DANINHAS UTILIZANDO PROCESSAMENTO DE IMAGENS DIGITAIS Gustavo Finholdt 1, Celso Bandeira de Melo Ribeiro 2, Francisco de Assis de Carvalho Pinto 3 RESUMO: O objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema para localização de plantas daninhas, baseado na identificação de linhas de cultura. O sistema utiliza técnicas de processamento digital de imagens para identificar o percentual de plantas daninhas existentes na imagem, permitindo assim uma otimização na quantidade do produto químico lançado em uma área plantada. O programa compara os valores de cada pixel nas três bandas (RGB). O pixel que apresenta o valor da banda verde superior as outras duas é considerado pertencente a planta comercial ou invasora. O sistema apresenta informações referentes à quantidade de linhas de cultura identificadas e a largura das mesmas. É possível, também, controlar a abertura dos bicos pulverizadores. Este controle é executado em função de um limiar pré-estabelecido pelo usuário, que representa a proporção de plantas daninhas em determinada área da imagem. PALAVRAS-CHAVE: Agricultura de precisão, visão artificial, aplicação a taxa variável ABSTRACT: SOFTWARE FOR WEED IDENTIFICATION USING DIGITAL IMAGE PROCESSING The objective of this work was to develop a weed identification system based on crop row identification. The system uses image processing techniques to measure the weed percent on the images, allowing the herbicide optimization. The software compares the pixel values of the RGB bands. The pixel that presents the green band greater than the other two was considered as plant pixel (crop or weed). The system shows information about number and width of crop rows. It is also possible to control the nozzles working. This nozzle controlling is based on an user defined threshold, which represent the weed proportion in a part of the image. KEYWORDS: precision farming, machine vision, variable rate aplication INTRODUÇÃO: Há alguns anos, a preocupação em minimizar a quantidade de produtos químicos lançados nas lavouras, para o controle de pragas, vem aumentando entre pesquisadores, profissionais do setor agrário e população em geral. Com isso, um dos desafios da agricultura moderna tem sido alcançar grande produtividade com uma menor degradação ambiental e menor contaminação dos alimentos. A necessidade de controlar a quantidade de produtos químicos lançados nas plantações, em face da exigência de órgãos de fiscalização e controle ambiental, sem falar no mercado consumidor, 1 Engenheiro Eletricista, estudante especial do Departamento de Engenharia Agrícola da UFV, integrante do GESAI (Grupo de Estudos e Soluções para Agricultura Irrigada), gusend@terra.com.br 2 Engenheiro Civil, aluno de Doutorado do Departamento de Engenharia Agrícola da UFV, bolsista do CNPq. celso_hydro@vicosa.ufv.br 3 Professor do Departamento de Engenharia Agrícola da UFV, Ph.D, bolsista do CNPq. facpinto@ufv.br

2 tem despertado nos produtores o interesse de investir em sistemas localizados para controle de pragas. Isso é possível através da utilização de processos automatizados de controle. Esses processos possuem uma série de vantagens sobre as técnicas tradicionais. O processamento digital de imagens tem demonstrado um grande potencial no auxílio ao desenvolvimento de tecnologias de controle de pragas, sobretudo como subsídio aos sistemas de visão artificial na identificação de linhas de cultura. Diversos trabalhos têm sido desenvolvidos para identificar linhas de cultura através de imagens digitais, dentre os quais podemos citar MARCHANT (1996), SOGAARD & OLSEN (2002) e OLSEN (1994). A identificação de linhas de cultura associada a um processo de identificação de plantas pode ser utilizado para identificação de plantas daninhas, assumindo que plantas entre as linhas de cultura são invasoras e devem ser controladas. Dessa maneira, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um sistema para localização de plantas daninhas, baseado na identificação de linhas de cultura. MATERIAL E MÉTODOS: Para simular uma imagem de linhas de cultura foram criadas duas figuras no formato bitmap (Figura 1 a e b) compostas por três bandas vermelhas (R), verdes (G) e azul (B). Essas imagens possuem dimensão de 300 x 400 pixels, nas linhas e colunas, respectivamente. Cabe ressaltar que o sistema permite importar e processar outras imagens digitais nos formatos *.bmp, *.tif e *.jpg. (a) (b) Figura 1 Simulação de linhas de cultura e plantas daninhas, em duas posições diferentes da câmera: (a) sensor paralelo ao solo e (b) sensor não-paralelo ao solo. Para a identificação automática das linhas de cultura foi desenvolvido um programa, em Delphi 5.0, que separa a imagem digital em faixas horizontais e identifica em cada faixa o centro de gravidade das linhas de cultura (Figura 2). O programa desenvolvido não realiza a binarização da imagem com o objetivo de separar o objeto do fundo, conforme a maioria das metodologias. Nesse programa, a detecção das linhas de cultura é realizada pela identificação do ponto central dos pixels que possuem maior valor na banda verde, em cada uma das faixas em que a imagem foi separada. A imagem é segmentada em faixas horizontais, para a identificação das linhas de cultura. A quantidade de faixas horizontais em que a imagem é segmentada é controlada pelo usuário, sendo que a maior ou menor quantidade de faixas determinadas, vai influenciar na menor ou maior densidade de pontos centrais de linhas de cultura no resultado. A separação das plantas daninhas é realizada através de um nível de precisão (limiar da largura da linha de cultura) estabelecido pelo usuário, onde abaixo de um determinado valor fornecido, o programa descarta a possibilidade dos pixels pertencerem à linha de cultura, entendendo o valor abaixo deste limiar como sendo plantas daninhas. Com base nos trabalhos de SOGAARD & OLSEN (2002) e OLSEN (1994), o sistema desenvolvido (Figura 2) efetua a segmentação da imagem em faixas horizontais e cria um vetor Soma (Figura 2

3 imagem acima do box Pulverizadores) para localizar os pontos centrais das linhas de cultura. Esses pontos centrais (Figura 2 imagem no canto superior direito) das linhas de cultura estão localizados nos picos máximos do vetor Soma. Os valores apresentados em cada posição do vetor correspondem à soma dos pixels de cada coluna (vertical) em cada faixa segmentada da imagem. Os valores dos pixels a serem somados, para compor o vetor Soma, correspondem ao valor da banda verde, haja vista que os pixels que constituem as plantas terão um valor mais elevado nesta banda, do que nas bandas azul e vermelha. RESULTADOS E DISCUSSÃO: O programa foi testado utilizando imagens digitais artificialmente criadas, conforme mostram as figuras 1(a) e 1(b). Na figura 2, pode-se observar a exatidão do programa em separar as linhas de cultura das plantas daninhas. Cada ponto vermelho no quadro superior direito representa um centro da linha de cultura. Com isso, pode-se observar que existem apenas 5 (cinco) linhas de cultura. Na figura 3, observa-se que o programa ainda informa a quantidade de linhas em algarismo e a largura das mesmas, desde que o usuário informe qual a resolução espacial da imagem. Como esse programa ainda é apenas um protótipo, foi feita uma varredura da imagem para simular uma câmera de vídeo. Para fazer a varredura (Figura 4), basta que o usuário determine a quantidade de faixas horizontais que será analisada na imagem e o tempo em mili segundos (ms) entre uma análise e outra. Dessa forma, o programa irá fazer a varredura de toda a imagem, procurando por plantas daninhas e quantificando a concentração das mesmas. Após quantificar a concentração das plantas daninhas o programa irá mostrar na caixa Pulverizadores qual bico estará ativo, qual a concentração estará em cada bico e logo após o programa irá ativar ou não os bicos de aplicação de herbicida referente à posição selecionada, pela interface criada com o dispositivo eletrônico de criação própria. Figura 2 Programa de detecção de linhas de cultura

4 Uma das próximas implementações no desenvolvimento do sistema é a aquisição do sinal de câmeras de vídeo, ao invés de imagens digitais. Desse modo, o sistema poderá ser utilizado no controle localizado de plantas daninhas em tempo-real. A utilização de um GPS (Sistema de Posicionamento Global) no sistema também permitirá criar um mapa de infestação para o controle de plantas daninhas com base em mapas. Figura 3 Informações de quantidade e largura das linhas de cultura Figura 4 Controle do dispositivo externo que controla os bicos CONCLUSÕES: O programa mostrou-se uma ferramenta útil na localização e quantificação de plantas daninhas, podendo ser incorporado em um sistema de controle localizado de plantas daninhas em tempo real ou com base em mapas.

5 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS: MARCHANT, J.A. Tracking of row structure in three crops using image analysis. Computers and Electronics in Agriculture, v.15, p , OLSEN, H. J. Determination of row position in small-grain crops by analysis of video images. Computers and Electronics in Agriculture, v. 12, p , SOGAARD, H.T. & OLSEN, H.J. Determination of crop rows by image analysis without segmentation. Computers and Electronics in Agriculture, v. 38, p , 2002.