Mapeamento do crescimento radicular utilizando visão computacional

Resumo

O estudo do sistema radicular é fundamental para a otimização de práticas agrícolas e para a compreensão da saúde das plantas, mas sua análise é historicamente dificultada pela opacidade do solo e pela natureza destrutiva ou laboriosa dos métodos tradicionais de observação. Este trabalho apresenta uma abordagem inovadora para o mapeamento e análise do crescimento radicular de plantas por meio de visão computacional e redes neurais profundas, visando superar o gargalo da segmentação manual de imagens. O objetivo central foi desenvolver e validar um modelo de inteligência artificial capaz de segmentar automaticamente o sistema radicular a partir de imagens de rizotrons, utilizando uma metodologia de aprendizagem semissupervisionada para contornar a escassez de dados rotulados.