Neste trabalho, desenvolveu-se um programa computacional para estimar a cobertura do solo, utilizando-se redes neurais (RN) treinadas por retropropagação do erro. Os dados para treinamento das RN foram obtidos de imagens digitais coloridas. Utilizou-se a razão entre a banda do verde e do vermelho para o pré-processamento das amostras de treinamento. Foram testadas cinco RN com arquiteturas 25-n1-n2-2. A arquitetura 25-20-10-2 foi a que apresentou melhor resultado sendo, portanto, utilizada no programa computacional classificador. O classificador apresentou índice de exatidão global de 82,10%, cujo resultado mostra que redes neurais podem ser utilizadas em programas computacionais para separar feições onde a diferença entre a intensidade do brilho não permite a aplicação da técnica da limiarização.
visão artificial; plantio direto; processamento de imagem
