Data/hora: 22/06/2024 21:00:24

Biblioteca(s): | Embrapa Instrumentação.
Data corrente: | 07/12/2023
Data da última atualização: | 15/01/2024
Autoria: | VIANA, J. V. S.; DANTAS, L. P.; PAULA, O. R. de; BARRETO, B. B.; MILORI, D. M. B. P.
Afiliação: | JOÃO VICTOR SILVA VIANA, Universidade de São Paulo; LETICIA PIAZENTIN DANTAS, Universidade Federal de São Carlos; OTÁVIO RODRIGUES DE PAULA, Universidade Federal de São Carlos; BIANCA BATISTA BARRETO; DEBORA MARCONDES BASTOS PEREIRA, CNPDIA.
Título: | Utilização de machine learning para classificação de plantas saudáveis e plantas submetidas ao estresse.
Ano de publicação: | 2023
Fonte/Imprenta: | In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 15., 2023, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2023. Coordenadores:Cintia Righetti Marcondes; Daniel Souza Corrêa
Páginas: | 34 p.
Idioma: | Português
Conteúdo: | A integração de tecnologias na agricultura tem se tornado cada vez mais comum, trazendo consigo uma série de benefícios, desde o aumento da produtividade até contribuições para a sustentabilidade. Uma das tecnologias promissoras que pode ter um papel importante nesse cenário é o aprendizado de máquina (machine learning), especialmente no que diz respeito à avaliação da saúde das plantas. Neste contexto, o objetivo do trabalho foi classificar plantas saudáveis e inoculadas com patógeno utilizando quatro diferentes técnicas de machine learning: Análise Discriminante, Regressão Logística, AdaBoost, um algoritmo de boosting, que combina múltiplos classificadores fracos para formar um classificador mais preciso, e SVM (Support Vector Machine), que é um algoritmo que separa os dados usando um hiperplano. Para esse propósito, foram utilizados dados coletados de três técnicas distintas: Fluorcam, Espectroscopia induzida por laser (LIFS) e Câmera Térmica. No âmbito computacional, diferentes modelos foram treinados e testados para cada equipamento. Os resultados revelaram que a melhor taxa de acerto foi obtida com os dados de imagem de fluorescência fornecidos pelo equipamento Fluorcam, alcançando uma taxa de acerto de 75% utilizando o modelo SVM. Para o LIFS, a taxa de acerto foi maior, atingindo 80% também utilizando o modelo SVM. Já para os dados de termografia a taxa de acerto foi de 90% utilizando o AdaBoost. Esses resultados evidenciam a relevância e o potencial do uso do machine learning na classificação de plantas inoculadas, especialmente quando combinado com tecnologias específicas. A partir desses resultados, conclui-se que o desenvolvimento de soluções usando machine learning pode contribuir significativamente para o monitoramento e aprimoramento da detecção do ataque de patógenos na planta, impulsionando assim a eficiência e a sustentabilidade da agricultura.
Palavras-Chave: | Classificação; Detecção de doenças; Machine learning.
Categoria do assunto: | F Plantas e Produtos de Origem Vegetal
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159277/1/P-Utilizacao-de-machine-learning-para-classificacao-de-plantas.pdf
Registro original: | Embrapa Instrumentação (CNPDIA)
Exemplares: | CNPDIA - (18327-1) - UPC - RA - DD - PROCI.23/123 -  - 2023/133 - DIS