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Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Instrumentação.
Data corrente:  23/01/2023
Data da última atualização:  12/01/2024
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  CORREA, D. V.; RAMOS, A. P. M.; OSCO, L. P.; JORGE, L. A. de C.
Afiliação:  LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA.
Título:  Aprendizagem de máquina para identificação de plantas de soja sob ataque de insetos usando dados hiperespectrais.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  Colloquium Exactarum, v.14, 2023.
Páginas:  146-153
ISSN:  2178-8332
DOI:  10.5747/ce.2022.v14.e393
Idioma:  Português
Conteúdo:  A integração entre as áreas de sensoriamento remoto e machine learning tem permitido um avanço na forma de mapeamento de campos agrícolas e monitoramento de culturas. Este trabalho investiga a capacidade de algoritmos de aprendizagem de máquina em classificar plantas de soja sob ataque de insetos, utilizando medidas de espectroscopia de refletância coletadas ao nível foliar. Para tanto, desenvolveu-se testes com diferentes algoritmos utilizando um conjunto de 991 curvas espectrais referentes à planta de soja saudável e sob ataque de pragas, coletadas em oito dias consecutivos. Essas curvas foram medidas pela equipe da EMBRAPA, usando um espectrorradiômetro portátil, que registra no intervalo de 350 a 2500 nm. Tais curvas foram, inicialmente, pré-processadas para a remoção das regiões de absorção atmosférica pelo vapor d?água, e em seguida subdividida em conjunto de treino, validação e teste dos algoritmos de aprendizagem de máquina. Utilizou-se o interpretador Google Collabs e os algoritmos foram inscritos em linguagem Python, utilizando bibliotecas, como a Skit Sklearn. Dentre os algoritmos utilizados, tem-se Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machine, Logistic Regression e Extra-Tree. O Extra-tree tem melhor desempenho (F1-score = 80,40%; precision = 81%; recall = 80%) na tarefa proposta. Conclui-se que é possível processar medidas de espectroscopia de refletância com algoritmos de aprendizagem de máquina para se monitorar o ataque por insetos... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Aprendizagem de máquina; Medidas de refletância.
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/245659/1/P-APRENDIZAGEM-DE-MAQUINA-PARA-IDENTIFICACAO-DE-PLANTAS-DE-SOJA.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Instrumentação (CNPDIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPDIA18193 - 1UPCAP - DDPROCI.23/112023/13
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1.Imagem marcado/desmarcadoCORREA, D. V.; RAMOS, A. P. M.; OSCO, L. P.; JORGE, L. A. de C. Aprendizagem de máquina para identificação de plantas de soja sob ataque de insetos usando dados hiperespectrais. Colloquium Exactarum, v.14, 2023. 146-153
Tipo: Artigo em Periódico IndexadoCirculação/Nível: B - 3
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação.
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