Análise de imagens coletadas por drones para identificação da soja

Abstract

Os espaçamentos falhos na linha de plantio da cultura, é um problema recorrente nas plantações da soja em todo o Brasil, afetando diretamente a sua qualidade e produtividade, essas falhas podem provocar a redução do surgimento de plantas e devido a isso ocorre o crescimento de plantas daninhas causando uma redução na produtividade. No presente momento, com os avanços da tecnologia, é possível fazer um escaneamento completo das lavouras utilizando Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA, na sigla em inglês), tirando imagens aéreas com altitude de sua preferência no campo de forma prática e precisa. Com a utilização dessas imagens, é possível fazer a identificação e reconhecimento de plantas com aprendizado de máquina. Este trabalho teve como objetivo analisar imagens coletadas por RPA para identificação da soja, utilizando o algoritmo de redes neurais artificiais perceptron de multicamadas (MLP, na sigla em inglês). Os resultados obtidos no processo deste trabalho, foram positivos, validando a viabilidade do uso de tecnologias de aprendizado de máquina no campo para a identificação da soja.