Predição Não-Destrutiva de Biomassa em Milho Silagem via Visão Computacional e Regressão Linear - Sicorra, Frederico de Souza; Lunardi, Gabriel Machado; Dell Valle, Tiago (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2026)
Este artigo apresenta um método não-destrutivo para predição de biomassa de milho silagem utilizando Visão Computacional e Aprendizado de Máquina. A metodologia extrai a porcentagem de cobertura foliar em imagens RGB via espaço HSV (OpenCV), correlacionando-a com a massa fresca da planta. Ensaios em campo com diferentes densidades (1, 5 e 10 plantas) mostraram alta linearidade. Modelos de regressão linear simples atingiram um R 2 de 0,82 e RMSE de 1,277 kg na etapa de calibração. Os resultados demonstram a viabilidade técnica do processamento de imagens como ferramenta quantitativa e de baixo custo para predição de safra.