07/08/2026
https://revistadafruta.com.br/eventos/levantamento-de-variedades-de-macas-com-imagens-de-sensores-multiespectrais-em-drones,467838.jhtml
O objetivo deste trabalho foi desenvolver e validar um fluxo de processamento automatizado para a classificação de seis variedades de macieira (Fred Hough, Isadora, Luiza, Monalisa, Serrana e Polinizadora) utilizando imagens de sensores embarcados em drones e algoritmos de aprendizagem de máquina. O estudo foi conduzido em um bloco experimental de 1,2 ha na Estação Experimental da Epagri em Caçador.
Os dados multiespectrais foram adquiridos com o sensor Micasense Altum, com altura de voo de 60 m e resolução espacial (GSD) de aproximadamente 3 cm. A calibração com a placa de referência padrão foi realizada antes do voo e o drone estava equipado com Downwelling Light Sensor. O ortomosaico foi gerado no software Agisoft MetaShape e o pipeline em Python consistiu em 15 etapas:
1.Mapeamento das imagens, 2.Recorte e Alinhamento eométrico, 3.Auditoria de Co-registro, 4.Construção do Cubo de Dados, 5.Detecção de Árvores, 6.Identificação das Linhas de Plantio, 7.União Linhas e Copas, 8.Geometria das Copas, 9.Extração de Índices Espectrais, 10.Análise de Concordância Temporal, 11.Preparação para Rotulagem, 12.Extração de Pixels de Treinamento, 13. Treinamento Modelos de Variedades, 14.Classificação do Pomar Completo e 15.Geração de Relatório de Performance.
Artigo técnico em 3° lugar na seleção do Hortifruti Ciência do XIX Enfrute e III Semco 2026 em Fraiburgo/SC