PRINCIPAIS ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICADOS NO MONITORAMENTO DE PRAGAS E DOENÇAS FLORESTAIS

  • Sally da Silva
  • Roberta Aperecida Fantinel
  • Pábulo Diogo de Souza
  • Fernando Coelho Eugenio
Rótulo Algoritmos, CNN, pragas, doenças, florestais

Resumo

O desenvolvimento de novos métodos de sensoriamento remoto baseados em aeronaves remotamente pilotadas (ARP), quando combinados com o aprendizado de máquina (AM), resulta em potenciais ferramentas para o reconhecimento de padrões, como por exemplo a identificação de pragas e doenças em espécies florestais (PDFS). O presente trabalho teve como objetivo realizar uma análise bibliométrica sobre os algoritmos de AM utilizados no tratamento de dados originários das plataformas ARP na identificação de pragas e doenças florestais. A metodologia foi baseada na busca de artigos científicos (nos anos de 2000 a março de 2020) disponíveis nas plataformas Web of Science, Scopus e Periódicos Capes. No total, retornaram 33 artigos referentes a temática abordada. A maior parte das pesquisas (26,1%) não evidenciou qual o algoritmo foi utilizado no processamento. Todavia, foi observada a predominância no uso do algoritmo Convolutional Neural Network (CNN), com 10,9%, seguido do Random Forest (RF) com 8,7% e Support Vector Machine (SVM) (6,5%). Os algoritmos com apenas uma ocorrência, foram incluídos na classe outros (34,8%). Em alguns artigos foi constatado o uso de um ou mais algoritmos. Foi observado nos periódicos que as técnicas de AM fundamentadas na aplicação de algoritmos como CNN, RF e SVM puderam melhorar a precisão dos modelos de classificação baseada em objetos para identificar as PDFS. A identificação com o uso do algoritmo CNN, na maioria das pesquisas, mostrou-se como técnica promissora para o desenvolvimento de ferramentas operacionais voltadas para estimativas de identificação de pragas e doenças em árvores individuais, bem como em povoamentos florestais.

Downloads

Não há dados estatísticos.
Publicado
2020-11-20
Como Citar
DA SILVA, S.; APERECIDA FANTINEL, R.; DIOGO DE SOUZA, P.; COELHO EUGENIO, F. PRINCIPAIS ALGORITMOS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICADOS NO MONITORAMENTO DE PRAGAS E DOENÇAS FLORESTAIS. Anais do Salão Internacional de Ensino, Pesquisa e Extensão, v. 12, n. 2, 20 nov. 2020.