CNN aplicada às imagens CBERS-4A e PlanetScope para identificação e mapeamento de plantas daninhas em áreas de plantio com cana-de-açúcar

  • Luciano J. D. Medeiros UFAL
  • Ewerton F. S. Silva UFAL
  • Christopher H. Scheibel UFAL
  • Marcos A. S. Barrozo UFAL
  • Wedja B. Ferreira UFAL
  • Talvane C. dos Santos UFAL
  • Mário H. G. Santos UFAL
  • Bianca M. L. C. Pereira UFAL
  • João P. S. Verçosa UFAL
  • Flávio H. S. Silva UFAL
  • Arthur C. F. Tavares UFAL

Resumo


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.

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Publicado
08/11/2023
MEDEIROS, Luciano J. D. et al. CNN aplicada às imagens CBERS-4A e PlanetScope para identificação e mapeamento de plantas daninhas em áreas de plantio com cana-de-açúcar. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA (SBIAGRO), 14. , 2023, Natal/RN. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 318-325. ISSN 2177-9724. DOI: https://doi.org/10.5753/sbiagro.2023.26574.