Nome do Projeto
Classificação Automática de Distúrbios em Macieiras por Meio de Imagens de Folhas e Frutos
Ênfase
PESQUISA
Data inicial - Data final
31/05/2018 - 30/08/2021
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Resumo
A maçã tem importante papel na balança comercial brasileira, sendo a terceira fruta com maior volume de exportação, com cerca de 100.000 toneladas exportadas anualmente, tornando o Brasil o décimo país com maior volume de exportação. A produção de maçãs no Brasil está concentrada na Região Sul, que é responsável por 98,5% da produção nacional. O grande volume e importância para a economia nacional torna essencial a contínua busca por melhorias na produtividade e qualidade das frutas produzidas. O rápido diagnóstico de distúrbios nutricionais, de pragas e doenças em pomares de macieira é essencial para evitar prejuízos maiores decorrentes da própria situação, bem como evitar que ocorra a disseminação para as demais áreas ainda não afetadas. Além disso, o diagnóstico correto é um processo indispensável para definir as estratégias de manejo/controle e, consequentemente, para o uso racional de fertilizantes e agrotóxicos. Neste projeto, propomos o uso de novos algoritmos de aprendizado de máquina para a classificação de distúrbios em macieiras a partir de imagens de frutos e folhas. Damos atenção a modelos de aprendizado profundo, em particular Redes Neurais Profundas. Nos últimos anos, técnicas baseadas neste modelo tem se destacado em tarefas de classificação de imagens, obtendo o estado-da-arte em diversos cenários. Estes modelos têm como principal característica a capacidade de extrair automaticamente atributos a partir de exemplos de entrada. Nossa hipótese é que estes modelos podem contornar a definição manual de atributos para culturas e distúrbios específicos, adaptando-se ao problema em mãos de forma mais eficaz e generalizável.

Objetivo Geral

O objetivo principal deste projeto é desenvolver e avaliar metodologias computacionais para a classificação automática de distúrbios em macieiras a partir de imagens de suas folhas e frutos, potencialmente generalizáveis para outros distúrbios e cultivos. São metas a serem alcançadas ao longo do projeto:

a) Criar e disponibilizar uma ampla base de dados de exemplos contendo imagens de folhas e frutos de macieiras, rotuladas com os distúrbios apresentados;
b) Desenvolver e avaliar algoritmos de aprendizado de máquina capazes de aprender modelos de classificação de distúrbios a partir de imagens, com mínimo pré-processamento ou necessidade de definição de atributos, aplicados a macieiras;
c) Desenvolver e avaliar um protótipo de sistema que faça uso dos classificadores treinados para uso em campo e que garanta alta acurácia para uma grande variedade de condições.

Equipe do Projeto

NomeCH SemanalData inicialData final
MARCO ANTÔNIO FERREIRA BIRCK801/08/201930/08/2021
MARCO ANTÔNIO FERREIRA BIRCK1201/08/201831/07/2019
ULISSES BRISOLARA CORRÊA801/08/201830/08/2021
VICTOR COSENZA VIEIRA DA SILVA2001/08/201931/07/2020

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