Classificando extratos vegetativos de uma área do Bioma Caatinga com imagens de VANTs
Resumo
Este artigo apresenta um VANT de baixo custo que foi montado e utilizado na classificação binária do extrato herbáceo de uma área do bioma Caatinga, com o objetivo de possibilitar a captura e classificação de imagens de forma mais acessível. O alto custo dessas aeronaves tem sido uma barreira para pesquisas e desenvolvimento agrícola em regiões desfavorecidas no Brasil. Neste estudo, a captura e o processamento das imagens exerceram papel importante na classificação binária, submetendo-as à Rede Neural MobileNetV2. Os resultados alcançaram uma acurácia de 93.7% e um índice kappa de 0.79, evidenciando o potencial da abordagem proposta.
Palavras-chave:
Deep Learning, Classification, UAVs (Unmanned Aerial Vehicles), Caatinga, Convolutional Neural Networks, Vegetation, MobileNetV2
Referências
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Publicado
19/10/2023
Como Citar
SANTANA, Vitor José Ferreira dos Santos de; SILVA JÚNIOR, Humberto José da; VÉRAS, Frank César Lopes; ARAÚJO, Daniel Louçana da Costa.
Classificando extratos vegetativos de uma área do Bioma Caatinga com imagens de VANTs. In: ENCONTRO UNIFICADO DE COMPUTAÇÃO DO PIAUÍ (ENUCOMPI), 16. , 2023, Piripiri/PI.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 25-32.
DOI: https://doi.org/10.5753/enucompi.2023.26613.
