dissertação
Uso de aeronaves remotamente pilotadas na detecção do bicho mineiro nos cafeeiros
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Universidade Federal de Lavras
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Departamento de Engenharia
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola
Agência de fomento
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
O sensoriamento remoto (SR) é uma técnica, cujo princípio fundamental consiste em obter dados de um objeto sem necessariamente ter o contato direto, é considerada uma excelente técnica para agricultura de precisão (AP), uma vez que pode detectar fenômenos no plantio, em um curto espaço de tempo e abranger grandes áreas se comparado aos métodos convencionais de campo. Portanto, detectar pragas como bicho-mineiro-do-cafeeiro (Leucoptera coffeella) se tornam um grande desafio, uma vez que é um problema fitossanitários do cafeeiro e que tem importância para o agronegócio brasileiro. Neste contexto, o objetivo é o monitoramento para sua detecção, utilizando uma aeronave remotamente pilotada (RPAs) com câmeras RGB e obtendo imagens de alta resolução combinadas com algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning). O experimento foi conduzido na fazenda denominada Barro preto, localizada na cidade de Lavras, estado de Minas Gerais, Brasil. Os resultados alcançados foram a geração de 4 modelos derivado de machine learning, sendo o modelo ‘ranger’ derivado do Random Forest o de maior destaque, com acurácia de 90% em detectar a presença da infestação de bicho-mineiro por meio de imagem de RGB, com acerto de sensibilidade 88% de detectar o objeto em campo e especificidade de 91%, demonstrando que existe possibilidade real de fazer a gestão e manejo da lavoura cafeeira, através de imagens RGB, de baixo custo, com relação a infestação de bicho minero.
Abstract
Remote sensing (SR) is a technique whose fundamental principle is to obtain data from an object without necessarily having direct contact. short time and cover large areas compared to conventional field methods. Therefore, detecting pests such as the coffee leaf miner (Leucoptera coffeella) becomes a great challenge, since it is a phytosanitary problem of coffee plants and is important for Brazilian agribusiness. In this context, the objective is monitoring for its detection, using a remotely piloted aircraft (RPAs) with RGB cameras and obtaining high resolution images combined with machine learning algorithms. The experiment was carried out on the farm called Barro preto, located in the city of Lavras, state of Minas Gerais, Brazil. The results achieved were the generation of 4 models derived from machine learning, being the ‘ranger’ model derived from Random Forest with 90% accuracy in detecting the presence of leaf miner infestation through RGB image, with sensitivity adjustment 88% of detecting the object in the field and specificity of 91% demonstrating that there is a real possibility of managing and managing the coffee crop, through low-cost RGB images, in relation to the miner infestation.
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Citação
SOUZA, N. P. de. Uso de aeronaves remotamente pilotadas na detecção do bicho mineiro nos cafeeiros. 2022. 64 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.