Auxílio à pesquisa 17/00357-7 - Agricultura de precisão, Cana-de-açúcar - BV FAPESP
Processo: 17/00357-7
Pesq. associados: Denis Fernando Wolf ; Flávio José de Oliveira Morais ; Rodrigo Lilla Manzione
Bolsa(s) vinculada(s): 18/08731-8 - Detecção de pragas em plantações usando aprendizado semissupervisionado, BP.TT
18/09048-0 - Coleta de dados visuais usando VANT para utilização em ferramentas de aprendizado de máquina, BP.TT
Assunto(s): Agricultura de precisão Cana-de-açúcar Aprendizado computacional Agrupamento de dados Classificação de dados
Devido ao baixo custo e a agilidade na coleta de dados, Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) são tipicamente usados no mapeamento de áreas agrícolas. Estes mapeamentos podem ajudar a detectar, em especial, doenças que afetam áreas plantadas, como as que se destinam ao cultivo da cana-de-açúcar. Neste contexto, a identificação de diferentes padrões em dados coletados por VANTs envolve, em grande parte, o uso de métodos e algoritmos de Aprendizado de Máquina sob o paradigma de aprendizado supervisionado. Contudo, estes métodos e algoritmos exigem significativa quantidade de dados rotulados para induzir modelos de classificação precisos e com boa capacidade de generalização, o que raramente é alcançado em aplicações agrícolas. Essa limitação abre espaço para o desenvolvimento de classificadores que, mesmo induzidos a partir de poucos dados rotulados, sejam capazes de mostrar resultados relevantes na detecção de padrões em plantações. O ponto de partida será a investigação de abordagens para a combinação de classificadores e agrupadores de dados, cuja ideia subjacente é compensar a falta de dados rotulados com a informação de grupos encontrados nos dados. A partir disso pretende-se conceber um método/algoritmo capaz de refinar modelos de classificação alimentados por dados visuais provindos do sensoriamento via VANT para a detecção da praga Migdolus Fryanus (broca da cana) na cultivar da cana-de-açúcar. (AU)
COLETTA, LUIZ F. S.; PONTI, MOACIR; HRUSCHKA, EDUARDO R.; ACHARYA, AYAN; GHOSH, JOYDEEP. Combining clustering and active learning for the detection and learning of new image classes. Neurocomputing, v. 358, p. 150-165, SEP 17 2019. Citações Web of Science: 0.