Dados do Trabalho

Título

APRENDIZADO DE MAQUINAS NA CLASSIFICAÇAO DE REFLECTANCIA DE FOLHAS MILHO SUBMETIDAS A DOSES DE NITROGENIO

Resumo

O monitoramento hiperespectral da influência de doses distintas de nitrogênio em milho a níveis foliares é pouco explorado, principalmente utilizando algoritmos de aprendizagem de máquinas. Este trabalho teve como objetivo classificar a resposta espectral de folhas de milho submetidos a distintas doses de nitrogênio por meio de algoritmos de Aprendizagem de máquinas. A pesquisa ocorreu na área experimental da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campus Chapadão do Sul (latitude 18° 46' 16” S, longitude 52° 37' 22” e altitude média de 820 m), Mato Grosso do Sul, Brasil. O delineamento experimental foi em blocos ao acaso, com os tratamentos arranjados em esquema fatorial 4 x 5. Os tratamentos consistiram de quatro doses de nitrogênio (N): 0, 54, 108 e 216 kg ha-1. A avaliação hiperespectral foi realizado na décima quarta folha utilizando espectrorradiômetro (FieldSpec 3 Jr, Analytical Spectral Devices, Boulder, CO, EUA). As informações espectrais foram submetidas as análises de aprendizagem de máquina buscando observar a acurácia dos algoritmos na classificação das amostras quanto a dose de N. As métricas de acurácia utilizada foram Classificação correta e F-score as quais foram submetidas ao teste de comparação de média de Scott-Knott a 5% de probabilidade. Para ambas as métricas de acurácia testada o melhor algoritmo na diferenciação das doses de N pela reflectância das folhas foi floresta aleatória (RF). Métodos de ML e dados de sensores hiperespectrais podem fornecer dados precisos de diversas informações sobre as culturas direcionando com mais assertividade quanto a manejos a serem realizados no campo. Sendo assim o uso do algoritmo de RF possui potencial para classificar a refletância de folhas de milho de acordo com doses de nitrogênio utilizadas na adubação.

Palavras-chave

Adubação nitrogenada; Monitoramento nutricional; Sensoriamento remoto

Instituição financiadora

FUNDECT-Termo de outorga: 318/2022. SIAFEM: 32242; CAPES, CNPq

Agradecimentos

FUNDECT, CAPES, CNPq