Simplificando a Interpretação de Laudos de Análise de Solo com Deep Learning em Nuvem

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Alisson Allebrandt
Diego Henrique Schmidt
Dalvan Griebler

Resumo

Um dos aspectos que interfere em uma boa produtividade agrícolaé o solo, consequentemente, a sua conservação por meio da aplicação corretade nutrientes e adubação é de suma importância. Neste artigo, propõe-se umaarquitetura de software e um aplicativo mobile capaz de auxiliar agricultores eengenheiros agrônomos na interpretação de análises de solo geradas em laboratórios.A arquitetura de software foi concebida para atuar em um ambientede nuvem e o aplicativo mobile é a interface para captura e apresentação dosdados. Inicialmente, foi necessário criar uma base de dados com diferentestipos e configurações de imagens. O dataset foi tratado para eliminar ruídos(tais como luminosidade, sombras e distorções) e usado para avaliação de duassoluções de Deep Learning (Google Vision e Tesseract OCR), onde o TesseractOCR se mostrou mais preciso usando as mesmas imagens. Além de ofertar oaplicativo mobile, que é um primeiro passo, a pesquisa realizada revela váriascarências tecnológicas e oportunidades para inovações na área de ciência dossolos.

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Seção
Artigos

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