Aplicação da transformada de Hilbert-Huang e da seleção paraconsistente de características no campo da entomologia agrícola: uma abordagem para identificação e estimativa de densidade de cigarras em lavouras cafeeiras - Souza, Uender Barbosa de (2023)
Os sons emitidos por diversas espécies de insetos possuem características acústicas específicas e confiáveis. Por essa razão, a identificação acústica de insetos tem sido amplamente investigada pela comunidade científica no campo do reconhecimento de padrões. No Brasil, a espécie de cigarra Quesada gigas é considerada praga em lavouras de café devido à sua alimentação baseada na seiva das plantas, podendo causar prejuízos aos agricultores em ataques intensos. Diante do exposto e considerando o fato de que a característica mais marcante das cigarras é a emissão de sons para fins reprodutivos, este trabalho propõe um sistema destinado a auxiliar no manejo de insetos-praga em lavouras de café. Especificamente, este sistema visa detectar a presença de cigarras ou estimar sua densidade através de sinais acústicos. A abordagem combina de forma inovadora a extração e análise/seleção de características sonoras pela Transformada de Hilbert-Huang (Hilbert-Huang Transform - HHT) e a Engenharia Paraconsistente de Características, dois métodos emergentes de crescente interesse na comunidade científica. Foi realizado um estudo detalhado sobre a influência de oito critérios de parada para a Empirical Mode Decomposition, primeira etapa da HHT, considerando variações de parâmetros, temporalidade, amostragem dos sinais e também a codificação destes sinais em dois formatos. O primeiro define vetores pelas energias das Intrinsic Mode Functions (IMFs) em ordem de extração, enquanto o segundo distribui as energias das IMFs conforme as 25 faixas de frequência da Escala Bark. Adicionalmente, foi analisada a variação dimensional dos vetores. Os experimentos permitiram determinar configurações de baixo custo computacional, evidenciando a eficácia do sistema proposto, com modelos baseados em Support Vector Machines atingindo acurácias superiores a 98% tanto na identificação quanto na estimativa da densidade de cigarras. Assim, este documento detalha os fundamentos teóricos, o projeto, o desenvolvimento do sistema, discussões sobre possibilidades para sua aplicação prática, e uma análise inicial de um aplicativo desenvolvido para smartphones. Esta proposta tem potencial para incentivar a reutilização de equipamentos eletrônicos antigos, estimulando práticas sustentáveis e economicamente viáveis.