Aprendizado sensível ao custo aplicado na detecção de estresse agrícola na cultura do feijão - Moreno, Clara L.; Souza, Vanessa C. O.; Machado, Marley L.; Freitas, Breno H. G. S. (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA), 2025)
Este trabalho avaliou algoritmos de Aprendizado de Máquina, com abordagens tradicional e sensível ao custo, para detectar estresse em lavouras de feijão a partir de imagens multiespectrais de VANT. Dois ciclos do CRISP-DM foram implementados. Os resultados mostraram a relevância dos índices de vegetação. A abordagem sensível ao custo aumentou a especificidade dos modelos. O melhor modelo foi obtido na fase reprodutiva da lavoura, atingindo 83% de acurácia e 77,63% de média geométrica, indicando potencial para a detecção precoce do estresse.