Modelos de aprendizagem de máquina para predição da presença de desoxinivalenol em grãos de trigo por meio de análises multiespectrais - Zanini, Eduarda; Zaions, Deividi Felipe; Zanatta, Alexandre Lazaretti; Hölbig, Carlos Amaral; Pavan, Willingthon (Anais do Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAGRO), 2021)
Este trabalho apresenta um estudo sobre modelagem de dados para predizer o estado dos grãos de trigo através da análise multiespectral do sensor AS7265x. Foram analisadas 10 amostras comerciais e 1 amostra sadia de grãos de trigo. Dentre amostras comerciais, 8 estão contaminadas com desoxinivalenol (DON). Foram coletadas 50 leituras de cada amostra, totalizando 550 entradas de dados. O trabalho faz uma análise do desempenho dos algoritmos supervisionados de machine learning: k- nearest neighbors, support vector machine e random forest. Como resultado, o algoritmo random forest teve o melhor desempenho entre os 3. Com base nos resultados conclui-se que, esta solução é um primeiro passo para ajudar um produtor de trigo no processo de tomada de decisão.