Monitoramento do crescimento de planta utilizando visão computacional.

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo desenvolver e implementar um sistema automatizado para o monitoramento do crescimento vegetal por meio de técnicas de visão computacional, utilizando a cultura da alface (Lactuca sativa L.) como estudo de caso, escolhida em razão de seu ciclo curto de cultivo, crescimento pre- dominantemente lateral e elevado contraste no canal verde, características que favorecem a mensuração da área foliar por imagens aéreas. O sistema integra um módulo ESP32-CAM para aquisição periódica das imagens e um algoritmo desen- volvido em Python para processamento digital posterior, incluindo extração do canal verde do espaço de cores BGR e aplicação do método de limiarização auto- mática de Otsu para segmentação da planta. A calibração da escala métrica foi realizada por meio de uma moeda de R$ 1,00, com área aproximada de 5.73 cm², permitindo a conversão da área segmentada de pixels para centímetros quadrados. O banco de dados foi composto por 56 imagens capturadas diariamente ao longo do ciclo experimental, possibilitando a análise temporal do crescimento de uma planta utilizada para validação da metodologia. Os resultados permitiram identificar três fases distintas de crescimento, bem como analisar a taxa de crescimento diário e o comportamento do limiar ao longo do tempo, demonstrando que a metodologia proposta é adequada para o monitoramento automatizado e não destrutivo da área foliar em condições experimentais reais.