Modelos de aprendizagem de máquina para predição da presença de desoxinivalenol em grãos de trigo por meio de análises multiespectrais

Resumo


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.

Palavras-chave: Modelagem de Dados, Machine Learning, K- Nearest Neighbors, Support Vector Machine, Random Forest

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Publicado
10/11/2021
ZANINI, Eduarda; ZAIONS, Deividi Felipe; ZANATTA, Alexandre Lazaretti; HÖLBIG, Carlos Amaral; PAVAN, Willingthon. Modelos de aprendizagem de máquina para predição da presença de desoxinivalenol em grãos de trigo por meio de análises multiespectrais. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA (SBIAGRO), 13. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 207-214. ISSN 2177-9724. DOI: https://doi.org/10.5753/sbiagro.2021.18392.