Data/hora: 02/06/2024 18:28:00

Biblioteca(s): | Embrapa Instrumentação.
Tipo da produção científica: | Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível: | B - 3
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