O bioma Pampa é um dos biomas mais diversos em espécies de gramíneas do mundo. Pesquisas apontam, contudo, que essa diversidade vem sendo diminuída ao longo dos anos devido à disseminação da forrageira exótica popularmente conhecida como capim-annoni. Somados à isso, eventos de queimadas e pastejo intensivo também contribuem para sua destruição. Um dos fatores importantes na retomada das espécies nativas é o mapeamento das regiões infestadas para planejamento de ações de combate. Visando contribuir esforços, este trabalho promove um estudo a fim de investigar a performance de descritores de textura aplicados no reconhecimento de imagens de forrageiras comumente encontradas no Pampa. Foram utilizadas imagens obtidas de forma manual e também por meio de uso de VANT nas faixas do espectro visível e infravermelho próximo. Dentre as técnicas empregadas para extração de características, destaca-se a Volumetric Bouligand-Minkowski. Trata-se de um descritor baseado em um modelo fractal, aplicado com sucesso em vários cenários. Os resultados mostraram que este modelo pode ser eficaz em determinadas circunstâncias, podendo atingir acurácia de até 99,6%. Em outros cenários, porém, métodos clássicos como os descritores GLCM e LBP apresentaram resultados superiores. Por fim, vale destacar que são analisados os comportamentos de determinadas técnicas diretamente em um processo de segmentação, ratificando, assim, o quão eficazes podem ser tais descritores.

The Pampa biome is one of the most diverse biomes in species of grasses in the world. However, some studies point out that diversity has declined over the years due to the spread of an exotic grass, popularly known as annoni grass. In addition, fires and intensive grazing events also contribute to its destruction. One important action that may contribute to recover native species is the mapping of infested regions so that planning can be devised to combat the annoni grass. This work proposes a study to investigate the performance of texture descriptors applied to recognition of images containing species commonly found in Pampa. We have employed not only manual images, but also UAV in the visible and near-infrared spectrum. Among the techniques used to extract characteristics, Volumetic Bouligand-Minkowski stands out. This descriptor is based on Fractal theory and has been successfully applied to many fields. The results have shown that this model can be effective in certain circumstances, and can reach up to 99.6% accuracy. However, classic methods such the descriptors GLCM and LBP presented better results in other cases. Finally, it is worth mentioning that the behavior of certain techniques are analyzed directly in a segmentation process, thus corroborating how effective these descriptors can be.