Classificação de plantas daninhas na cultura do sorgo por algoritmos de aprendizado de máquina com variáveis extraídas de imagens de Aeronaves Remotamente Pilotadas

Descrição

A cultura do sorgo apresenta elevada importância nos sistemas agrícolas, especialmente em regiões sujeitas a déficit hídrico. Entretanto, a interferência de plantas daninhas constitui um dos principais fatores limitantes à produtividade, podendo causar perdas significativas. Nesse contexto, a agricultura de precisão, aliada ao uso de Aeronaves Remotamente Pilotadas (ARPs), tem possibilitado a obtenção de imagens de alta resolução, favorecendo o monitoramento detalhado das lavouras. Além disso, o avanço das técnicas de aprendizado de máquina tem ampliado as possibilidades de processamento automatizado dessas informações, permitindo a identificação de padrões em imagens agrícolas. Diante disso, o presente trabalho tem como objetivo aplicar e avaliar algoritmos de classificação supervisionada, Random Forest e Support Vector Machine, na detecção de plantas daninhas na cultura do sorgo, a partir de variáveis extraídas de imagens obtidas por ARPs em ambiente de Sistemas de Informação Geográfica. As imagens serão processadas para geração de ortofotos, seguidas da extração de atributos espectrais, estatísticos e texturais, os quais serão utilizados no treinamento e validação dos modelos. O desempenho dos algoritmos será avaliado por meio de métricas de acurácia, com base na matriz de confusão. Espera-se que os resultados possibilitem a identificação eficiente das áreas com ocorrência de plantas daninhas, contribuindo para o desenvolvimento de estratégias de manejo localizado, redução do uso de insumos e aumento da sustentabilidade dos sistemas produtivos. O grupo de trabalho apresenta vasta experiência na área de concentração do presente projeto, contando com pesquisadores de diversas áreas de conhecimento, abrangendo todo o escopo do presente projeto O Laboratório de Máquinas e Mecanização Agrícola, junto ao laboratório de Sensoriamento Remoto da UFRRJ dispõe dos equipamentos necessários para execução do projeto de pesquisa fazendo que o projeto possua alta viabilidade. Os equipamentos do presente projeto foram adquiridos na chamada pública MCT/FINEP/CT-INFRA 02/2010 sub-projeto 04 e no projeto FAPERJ E-26/211.184/2019.