CNN aplicada às imagens CBERS-4A e PlanetScope para identificação e mapeamento de plantas daninhas em áreas de plantio com cana-de-açúcar - Medeiros, Luciano J. D.; Silva, Ewerton F. S.; Scheibel, Christopher H.; Barrozo, Marcos A. S.; Ferreira, Wedja B.; Santos, Talvane C. dos; Santos, Mário H. G.; Pereira, Bianca M. L. C.; Verçosa, João P. S.; Silva, Flávio H. S.; Tavares, Arthur C. F. (Anais do Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAGRO), 2023)
O setor sucroalcooleiro alagoano tem passado de rudimentar para altamente informatizado. Este artigo teve como objetivo aplicar dados de sensoriamento remoto e algoritmos baseados em CNN para identificar plantas daninhas em áreas de cana-de-açúcar no estado de Alagoas. Os resultados mostraram alta acurácia para o treinamento, porém para classificação será necessária uma adequação para as imagens tipo AnalyticMS_SR (PlanetScope). Uma das maneiras de melhorar esses resultados é melhorar a obtenção de novas amostras para as classes que apresentaram confusões e um novo treinamento para extração e utilização de novos pesos.