Uso de redes neuronales para la predicción de la madurez del amendoim con imágenes de UAV
DOI:
https://doi.org/10.52755/sas.v2iedesp2.129Palabras clave:
Agricultura digital, inteligencia artificial, teledetecciónResumen
Las técnicas de teledetección y el aprendizaje automático son herramientas importantes para el sector agrícola, y pueden aportar mejoras significativas en la gestión agrícola. Por ello, se ha querido crear un método para predecir la madurez del cacahuete a partir de imágenes de vehículos aéreos no tripulados (UAV), utilizando redes neuronales artificiales (RNA). El experimento se realizó en un rodal comercial en la campaña 2019/20 en el municipio de Dumont - SP. La colección de imágenes se obtuvo mediante la cámara multiespectral Micasense RedEdge. Se utilizaron dos modelos de RNA (RBF y MLP) para predecir el índice de madurez del cacahuete, utilizando las bandas espectrales y los 7 índices de vegetación en la capa de entrada. Para la validación de los modelos se utilizó el 20% de los datos y para el entrenamiento el 80%. El NDRE fue capaz de predecir el PMI con una exactitud (0,90 y 0,88) y precisión (0,06 y 0,06) para las redes MLP y RBF respectivamente. La evaluación del rendimiento de los modelos indica que las redes RBF y MLP son similares para predecir la madurez del cacahuete. De este trabajo se concluye que el índice de madurez puede predecirse utilizando índices de vegetación a partir de imágenes de UAV.
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Derechos de autor 2021 Jarlyson Brunno Costa Souza, Samira Luns Hatum de Almeida, Armando Lopes de Brito de Filho, Mirla Monteles, Leonardo Barbosa Silva, Rouverson Silva
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