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A soja tem sido a principal commoditie agrícola brasileira, contribuindo substancialmente para a balança comercial do país. Apesar disso, doenças foliares tem prejudicado o alto rendimento da produção de soja, ocasionando a depreciação do produto final. Este artigo propõe um sistema de visão computacional para monitorar as doenças foliares da soja no campo, utilizando imagens capturadas por um VANT de baixo custo, modelo DJI Phantom 3. O sistema proposto baseia-se no método de segmentação SLIC para detectar folhas de plantas nas imagens e atributos visuais para descrever as características de propriedades físicas da folha, tais como cor, gradiente, textura e forma. Nossa metodologia avaliou o desempenho de seis classificadores, usando imagens capturadas a 2 metros de altura da plantação. Os resultados experimentais mostraram que os atributos de cor e textura levam a taxas de classificação mais altas, atingindo a precisão de 97,8%. Os resultados indicam que nossa abordagem pode apoiar especialistas e agricultores no monitoramento de doenças da cultura de soja.

A perícia brasileira raramente utiliza a botânica devido à falta de especialistas nesta ciência para sua aplicação em casos reais. Apesar das vantagens, a palinologia forense ainda não é utilizada por especialistas brasileiros por não haver um protocolo padrão para ela. Nós relatamos um protocolo eficiente e rápido para amostragem de grãos de pólen coletados na pele de cadáveres. Oito cadáveres foram analisados. Com o uso de algodão e algumas gotas de glicerina, os corpos foram esfregados. Algumas precauções de segurança foram tomadas em todas as etapas para evitar qualquer contaminação da amostra de pólen. Foi possível recuperar um total de 134 grãos de pólen dos cadáveres e identificar 16 famílias de plantas. Além da aplicação dessa técnica em casos forenses, o protocolo pode ser usado em outras aplicações Palinológicas, uma vez que esfregar algodão em uma superfície, objeto ou animal pode ser uma maneira fácil de capturar grãos de pólen.