Aplicando o Modelo YOLOv11 para Detectar e Segmentar Viveiros de Camarão em Imagens Georreferenciadas - Ferreira, Alisson C.; Oliveira, Luís J. R.; Silva, Ana Carla C. da; Ursulino, Bruno S.; Nunes, Davidson A.; Gomes, Danielo G.; F., Raimundo V. C. (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA); 2025: Anais do XVI Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, 2025)
O monitoramento de viveiros de camarão é essencial para acompanhar a produção aquícola e identificar novas áreas de cultivo. Neste artigo, propomos uma abordagem baseada em aprendizado de máquina utilizando o modelo YOLOv11 para detectar e monitorar viveiros nos estados do Ceará e Rio Grande do Norte. Criamos um conjunto de aproximadamente 200 imagens georreferenciadas da plataforma Copernicus©, abrangendo os espectros Red (R), Green (G), Blue (B), e Near-infrared (NIR), com anotações na plataforma Roboflow©. O modelo foi treinado com hold-out (80% treino, 20% validação) e avaliado pelas métricas precision, recall, mAP50 e mAP50-95. Os resultados ilustram a eficácia da abordagem na identificação de viveiros e na detecção de novas áreas de cultivo, contribuindo para o monitoramento aquícola e a formulação de políticas públicas.