O uso de veículos aéreos não tripulados (VANT) na identificação do percevejo marrom em lavouras de soja usando técnicas de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquinas

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Sabará, Hugo Henrique Ramos
• Orientador(a): Cunha, Marcio Rodrigues da
• Banca de defesa: Souza, Wyrllen Everson de, Schiavon, Gilson Junior, Colavite, Ana Paula
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Campo Mourao
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Inovações Tecnológicas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Drone; Agricultura de precisão; Percevejo (Inseto); Processamento de imagens; Sistemas de reconhecimento de padrões; Aprendizado do computador; Drone aircraft; Precision farming; Bedbugs; Image processing; Pattern recognition systems; Machine learning
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3770

A crescente evolução da tecnologia está cada vez mais influenciando a vida das pessoas. Devido a velocidade de propagação das informações, auxiliando assim uma tomada de decisão mais rápida e eficaz. Um dos segmentos onde a tecnologia está cada vez mais presente é na agricultura, especificamente para intensificar o aumento da produção e tornar uma lavoura mais saudável, diminuindo assim o uso de inseticidas e pesticidas. O controle de pragas na cultura de soja, em especial o percevejo marrom sempre foi algo de grande preocupação para o produtor devido à dificuldade de localizar o foco de infestação. Um dos métodos para localização do percevejo marrom é o pano de batida, porém é necessário que o produtor percorra a propriedade para retirar amostras, demandando muito tempo e influenciando o mesmo a tomar decisões com base em partes isoladas da propriedade. O uso de veículos aéreos não tripulados (VANT’s) vem crescendo e ganhando cada dia mais importância, devido aos benefícios que o mesmo vem agregando na tomada de decisões. Os VANT’s foram desenvolvidos inicialmente para o mercado militar e nos últimos anos passaram a ganhar outros mercados, passando a ser utilizado em atividades que antes eram realizadas apenas por humanos. Na agricultura seu uso vem possibilitando ao produtor monitorar lugares de difícil acesso, analisando sua propriedade como um todo. Além disso, dispensando a necessidade de percorrer a lavoura atrás de pragas ou até mesmo falhas, trazendo um ganho na produtividade e diminuição de custos. A metodologia apresentada é realizada através do processamento digital de imagens, onde as mesmas foram capturadas na lavoura de soja com a utilização de um VANT. Após essa etapa a imagem passa por um tratamento computacional com a finalidade de identificar pontos com possíveis infestações, foi utilizado também o aprendizado de máquina supervisionado, com o objetivo de identificar o percevejo marrom na soja e sua localização através das coordenadas geográficas da imagem. Para validação do processo de classificação foram utilizados dois algoritmos de reconhecimento de padrões, a análise discriminante linear e a regressão logística. Para validação dos resultados foram realizados testes de classificação com os dados originais e com o uso da análise fatorial. Após a realização dos testes o algoritmo que apresentou maior assertividade na classificação do percevejo marrom foi o de regressão logística com o uso da análise fatorial, chegando a 97,22% de acerto, comprovando assim o uso da metodologia proposta, permitindo que o produtor possa realizar o controle de percevejo na lavoura de soja fazendo o uso de inseticidas apenas nas aéreas com foco de infestação, diminuindo assim os custos de produção e contribuindo para uma produção mais saudável.