Avaliação de Estratégias de Treinamento para Segmentação Semântica na Detecção de Áreas de Estresse em Lavouras de Feijão - Andrade, Lívia N.; Machado, Marley L.; Souza, Vanessa C. O.; Volpato, Margarete M. L.; Condé, Aurinelza B. T.; Moreno, Clara L. (Anais do Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA); 2026: Anais do XVII Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, 2026)
Este trabalho investiga o uso de Deep Learning para segmentação semântica de áreas sob estresse em lavouras de feijão a partir de imagens RGB obtidas por veículo aéreo não tripulado (VANT). Foi treinada uma rede U-Net com backbone ResNet34 utilizando imagens subdivididas em tiles de diferentes dimensões e diferentes funções de perda. Os experimentos avaliaram o impacto do tamanho dos tiles e das estratégias de treinamento no desempenho do modelo. Os resultados indicam que a configuração com tiles de 128 × 128 pixels e função de perda Tversky + Cross Entropy apresentou melhor equilíbrio na identificação das áreas de estresse na etapa de generalização.