Redução de uso de agrotóxicos por meio de inteligência artificial

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Vieira, Lucas Augusto
• Orientador(a): Ramires, Thiago Gentil
• Banca de defesa: Bail, Alesandro , Ramires, Thiago Gentil , Martins, Jorge Alberto , Nakamura, Luiz Ricardo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Londrina
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Agricultura de precisão; Inteligência artificial; Sensoriamento remoto; Herbicidas; Precision farming; Artificial intelligence; Remote sensing; Herbicides
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/26112

O cultivo de cana-de-açúcar vem ganhando grande destaque em vários países devido à diversidade de usos. A modernização da agricultura permitiu alta produtividade em diversos cultivares, os quais são afetados em grande parte pela invasão de ervas daninhas. Com a agricultura sustentável, o uso de herbicidas tem sido cada vez mais evitado na sociedade, exigindo métodos mais eficazes de controle de pragas. Nessa pesquisa foram propostos diversos modelos de inteligência artificial capazes de identificar a invasão de plantas daninhas em um cultivar de cana-de-açúcar, utilizando como variáveis de input quatro espectros de cores, obtidas por uma câmera multiespectral montada em um veículo aéreo não tripulado. Os modelos estudados no presente trabalho foram: GAMLSS, Redes Neurais, Árvores de Decisão, Florestas Aleatórias, Bagging Cart, Gradient Boosting Machine, K-Nearest Neighbors e C4.5. O modelo com melhor desempenho preditivo dentre os apresentados foi o modelo Florestas Aleatórias. Para cada modelo, toda a parte computacional foi disponibilizada para futuros estudos. Com a identificação exata da infestação de ervas daninhas, é possível realizar o manejo em campo com aplicações de herbicidas nos locais exatos, evitando assim o aumento do custo de produção e, principalmente, evitando a contaminação desnecessária de solos e efluentes.