Uso de redes neurais convolucionais para a segmentação de mancha anelar do mamoeiro com uso de imagens por UAV
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39332 https://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.550 |
Resumo: | Precision agriculture is a technology-based approach that uses and analyzes data to improve agricultural practices. It enables farmers to make the most informed decisions, maximize resource efficiency and promote more sustainable agricultural production. This work aims to integrate precision agriculture with Machine Learning (ML) techniques for the detection of the ringspot disease in papaya plantations, from a small sampling Ąeld of papaya cultivation in the interior of Bahia, in order to analyze the behavior of the segmentation networks regarding the disease. The images were captured using an unmanned aerial vehicle on papaya plantations. The BF techniques used were segmentation neural networks: UNET, PSPNET, LINKNET and FCN combined with the VGG16 deep architecture, for the training, validation and testing process, the dataset formed by the captured images was used. The trained networks were validities on the results of accuracy and F1-Score, in which they obtained results above 79%, but these indications are not affirmative for a conclusive validation for the detection of the disease, with variations of false positives in the result of the images. |
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Uso de redes neurais convolucionais para a segmentação de mancha anelar do mamoeiro com uso de imagens por UAVUse of convolutional neural networks for papaya ringspot segmentation using UAV imagesPapayaUnetPSPNetLinkNetSegmentationCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOComputaçãoRedes neurais (Computação)Predator (Drone)Árvores frutíferasPrecision agriculture is a technology-based approach that uses and analyzes data to improve agricultural practices. It enables farmers to make the most informed decisions, maximize resource efficiency and promote more sustainable agricultural production. This work aims to integrate precision agriculture with Machine Learning (ML) techniques for the detection of the ringspot disease in papaya plantations, from a small sampling Ąeld of papaya cultivation in the interior of Bahia, in order to analyze the behavior of the segmentation networks regarding the disease. The images were captured using an unmanned aerial vehicle on papaya plantations. The BF techniques used were segmentation neural networks: UNET, PSPNET, LINKNET and FCN combined with the VGG16 deep architecture, for the training, validation and testing process, the dataset formed by the captured images was used. The trained networks were validities on the results of accuracy and F1-Score, in which they obtained results above 79%, but these indications are not affirmative for a conclusive validation for the detection of the disease, with variations of false positives in the result of the images.Embrapa - Empresa Brasileira de Pesquisa AgropecuáriaDissertação (Mestrado)A agricultura de precisão é uma abordagem baseada em tecnologia que utiliza e analisa os dados para aperfeiçoar as práticas agrícolas. Ela permite aos agricultores tomarem as decisões mais informadas, maximizar a eĄciência dos recursos e promover uma produção agrícola mais sustentável. Este trabalho visa integrar a agricultura de precisão com as técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para a detecção da doença mancha anelar em plantações de mamoeiro, a partir de um pequeno campo amostral, a Ąm de analisar o comportamento das redes de segmentação. As imagens foram capturadas usando um veículo aéreo não tripulado em plantios de mamão. As técnicas de AM utilizadas foram as redes neurais de segmentação: UNET, PSPNET, LINKNET e FCN combinadas com a arquitetura profunda VGG16, para o processo de treinamento, validação e teste, usou-se do dataset formado pelas imagens capturadas. As redes treinadas foram validades sobre os resultados de acurácia e F1-Score, no qual obtiveram resultados acima de 79%, porém esses indicativos não são aĄrmativos para uma validação conclusiva para a detecção da doença, ocorrendo variações de falsos positivos no resultado das imagens.Universidade Federal de UberlândiaBrasilPrograma de Pós-graduação em Ciência da ComputaçãoSouza, Jefferson Rodrigo dehttp://lattes.cnpq.br/1805897404307170Araújo, Bilzã Marqueshttp://lattes.cnpq.br/1757235148534157Nascimento, Marcelo Zanchetta dohttp://lattes.cnpq.br/5800175874658088Oliveira, Henrique Candido dehttp://lattes.cnpq.br/6660616994196728Moura, Matheus José de2023-10-30T14:06:50Z2023-10-30T14:06:50Z2023-08-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMOURA, Matheus José de. Uso de redes neurais convolucionais para a segmentação de mancha anelar do mamoeiro com uso de imagens por UAV. 2023. 80 f. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.550.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/39332https://doi.org/10.14393/ufu.di.2023.550porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2023-12-12T18:37:00Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/39332Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2023-12-12T18:37Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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Uso de redes neurais convolucionais para a segmentação de mancha anelar do mamoeiro com uso de imagens por UAV Moura, Matheus José de Papaya Unet PSPNet LinkNet Segmentation CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO Computação Redes neurais (Computação) Predator (Drone) Árvores frutíferas |
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