Data/hora: 22/09/2024 15:55:33

Biblioteca(s): 	Embrapa Instrumentação.	
Data corrente: 	23/01/2023	
Data da última atualização: 	12/01/2024	
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 em plantas de soja. Recomenda-se que a abordagem aplicada seja testada em outras culturas.	
Palavras-Chave: 	Aprendizagem de máquina; Medidas de refletância.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/245659/1/P-APRENDIZAGEM-DE-MAQUINA-PARA-IDENTIFICACAO-DE-PLANTAS-DE-SOJA.pdf	
Registro original: 	Embrapa Instrumentação (CNPDIA)	
Exemplares: 	CNPDIA - (18193-1) - UPC - AP - DD - PROCI.23/11 -  - 2023/13 - DIS