Classificação Automática de Plantas Daninhas Aquáticas Utilizando Análise de Formas e Floresta de Caminhos Ótimos

• Processo: 10/12222-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2011
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2011
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: João Paulo Papa
• Beneficiário: Luis Augusto Martins Pereira
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 09/16206-1 - Novas tendências em reconhecimento de padrões baseado em floresta de caminhos ótimos, AP.JP
• Assunto(s): Aprendizado computacional Análise de formas Reconhecimento de padrões Plantas daninhas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de Formas | Aprendizado de Máquina | Plantas Daninhas | Reconhecimento de padrões

Resumo

O controle de plantas daninhas aquáticas através de produtos químicos tem atraído bastante atenção nos últimos anos, principalmente pelo desequilíbio ecológico causado por tais plantas e suas conseguências no que diz respeito às atividades econômicas provenientes dos rios, tais como a pesca e produção de energia, por exemplo. O rápido crescimento dessas plantas pode alterar todo o ecossistema, prejudicando o crescimento de outras plantas vitais para a manutenção da fauna e flora locais. Outro aspecto negativo é a aplicação indiscriminada de reagentes químicos incorretos e em proporções inadequadas no controle das plantas daninhas aquáticas, visto que cada espécie possui o seu controle químico adequado. Trabalhos recentes têm utilizado técnicas de visão computacional com o intuito de identificar a presença de plantas daninhas aquáticas em uma determinada região, para posterior aplicação do controle químico somente naquela porção do rio. Entretando, nenhum estudo ainda atentou ao fato da identificação da espécie da planta daninha para a aplicação do herbicida correto, visto que alguns deles possui maior eficácia do que outros para determinadas espécies. Assim sendo, o presente projeto de pesquisa objetiva um estudo inicial da viabilidade da identificação de três espécies de plantas daninhas aquáticas para a composição de um futuro sistema especialista para a aplicação corresta de controle químico, utilizando descritores de forma e classificadores supervisionados de padrões, tais como Floresta de Caminhos Ótimos (Optimum-Path Forest - OPF), Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machines - SVMs) e Redes Neurais Artificiais (Artificial Neural Networks - ANNs). Vale ressaltar o caráter inovador da presente proposta de projeto de pesquisa, visto que é a primeira vez que o classificador OPF é utilizado nessa área de pesquisa, bem como uma comparação entre classificadores de padrões utilizando características de forma para o reconhecimento automático de plantas daninhas aquáticas é realizada.

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PEREIRA, LUIS A. M.; NAKAMURA, RODRIGO Y. M.; DE SOUZA, GUILHERME F. S.; MARTINS, DAGOBERTO; PAPA, JOAO P.. Aquatic weed automatic classification using machine learning techniques. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 87, p. 56-63, SEP 2012. (10/11676-7, 11/14094-1, 10/12222-0, 11/14058-5)