Uso de redes neurais para predição da maturação do amendoim com imagens de UAV

Resumo

Técnicas de sensoriamento remoto e o aprendizado de máquinas são ferramentas importantes para o setor agropecuário, e podem trazer melhorias significativa no gerenciamento agrícola. Diante disto, objetivou-se criar um método de predição da maturação do amendoim a partir de imagens de veículo aéreo não tripulado (UAV), utilizando redes neurais artificias (RNA). O experimento foi conduzido em talhão comercial na safra do ano 2019/20 no município de Dumont – SP. A coleta das imagens foi obtida através da câmera multiespectral Micasense RedEdge. Dois modelos de RNA"™s (RBF e MLP) foram utilizados para predizer o índice de maturação do amendoim, com as bandas espectrais e 7 índices de vegetação sendo utilizados na camada de entrada. Para validação dos modelos, foram utilizados 20% dos dados e para treinamento 80%. O NDRE foi capaz de predizer o PMI com precisão (0.90 e 0.88) e acurácia (0.06 e 0.06) para as redes MLP e RBF respectivamente. A avaliação de desempenho dos modelos indica que as redes RBF e MLP são semelhantes para predizer a maturação do amendoim. Conclui-se com este trabalho que o índice de maturação pode ser previsto utilizando índices de vegetação a partir de imagens de UAV.