Coleta de dados visuais usando VANT para utilização em ferramentas de aprendizado de máquina

• Processo: 18/09048-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2018
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2020
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Luiz Fernando Sommaggio Coletta
• Beneficiário: Hiram Lampe de Marchi
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Engenharia. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Tupã. Tupã , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 17/00357-7 - Detecção de padrões em plantações a partir da combinação de classificadores e agrupadores de dados, AP.R
• Assunto(s): Agricultura de precisão Controle de pragas Aeronaves não tripuladas Aprendizado computacional Visão computacional Classificação de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultura de precisão | Aprendizado de Máquina | Classificação de Dados | Visão Computacional | Engenharia de Biossistemas, Ciência da Computação

Resumo

Este trabalho tem como objetivo a coleta e estruturação de dados reais de plantações (e.g., de cana-de-açúcar) usando-se um Veículo Aéreo não Tripulado (VANT) com o intuito de prepará-los para uso em abordagens de Aprendizado de Máquina (AM). Tal tarefa se faz necessária ao se observar que no contexto da detecção de pragas, como a da broca da cana, raramente há disponibilidade de dados visuais adequados para teste (e benchmark) de métodos/algoritmos de AM. Em especial, a broca da cana é uma praga de difícil identificação existindo poucos trabalhos na literatura abordando o seu controle via sensoriamento remoto. Assim, com este trabalho, pretende-se ir a campo para obter imagens na faixa do visível (RGB) e também multispectrais da cultivar da cana-de-açúcar, de maneira que se possa ter amostras visuais de plantas sadias e afetadas pela praga. Posteriormente, esses dados serão pré-processados e usados na confecção de ferramentas para o reconhecimento automático do patógeno. (AU)