Utilização de técnica de aprendizado de máquina para análise de imagens do plantio de cana-de-açúcar (Saccharum officinarum)

Abstract

O uso de tecnologias modernas, tem ajudado muito no processo de desenvolvimento agrícola, por promover análise de campo de forma mais precisa e detectar problemas na vegetação, com baixo consumo de tempo e custo. Este trabalho apresenta um estudo sobre o uso de técnica de aprendizado de máquina para diferenciação de plantas e doenças em imagens. Por meio da imagem de uma cultura de cana-de-açúcar obtido no Google Earth, onde essa imagem passou por um processo de recorte e georreferenciamento, foi possível aplicar a segmentação da imagem particionando em grupos contendo cada pixel um atributo. Para tal imagem, foi aplicada o algoritmo K-Means de acordo com o clustering para o agrupamento, classificando cada área de imagens por pixels, diferenciando cada grupo pela sua situação. Com isso obteve-se resultados positivos, visualizando de forma clara as áreas que necessitam de um cuidado específicos, concluindo o objetivo de mostrar para o tomador de decisão de uma forma de resolver um tipo de problema no plantio de cana-de-açúcar.