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Classificação de áreas infestadas com nematoides baseada em algoritmo de aprendizado de máquina utilizando imagens multiespectrais Planet

Processo: 23/11289-3
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de novembro de 2023
Vigência (Término): 31 de outubro de 2024
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geodésia
Pesquisador responsável:Aluir Porfírio Dal Poz
Beneficiário:Maria Angélica Padovani Ederli
Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:21/06029-7 - Sensoriamento remoto de alta resolução para agricultura digital, AP.TEM
Assunto(s):Agricultura de precisão   Aprendizado computacional   Nematoides   Fotogrametria
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Agricultura de precisão | Aprendizado de Máquina | Imagens Multiespectrais | nematóides | Fotogrametria

Resumo

Identificar com exatidão a ocorrência de nematoides nas plantações é crucial para evitar prejuízos na produtividade das culturas. No entanto, o diagnóstico adequado exige uma grande quantidade de amostras de solo e raiz em toda a área cultivada, o que acarreta em altos custos. A utilização de Sensoriamento Remoto e Fotogrametria possibilita a detecção e mapeamento preciso de infestações por nematoides em culturas de soja. As tecnologias avançadas da Agricultura de Precisão promovem a otimização e automação dos processos agrícolas, trazendo benefícios para a produção e o meio ambiente. O objetivo do estudo é investigar como as imagens multiespectrais do Planet podem ser aplicadas para detectar áreas afetadas por nematoides em plantações de soja. Além disso, busca-se desenvolver um método utilizando técnicas de aprendizado de máquina para classificar essas áreas de acordo com o nível de infestação dos nematoides. A área de estudo localiza-se em uma fazenda experimental em Caiuá (SP), sendo o foco principal deste estudo as parcelas com cultivares de soja. Serão utilizados diversos índices de vegetação, como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada, Índice de Vegetação do Grupo Verde Normalizado,além de ser testado o Índice de Fitonematoides e Nematoides de Vida Livre. O algoritmo Random Forest será aplicado para a classificação das áreas, e as métricas de desempenho serão utilizadas para avaliar o modelo proposto. O resultado será um mapa temático que indicará visualmente as áreas com diferentes níveis de infestação, fornecendo informações úteis para o manejo das plantações.

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