IDENTIFICAÇÃO DE BICHO-MINEIRO E DE FERRUGEM NO CAFEEIRO UTILIZANDO PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS E REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS - BRAGA VENTURA , CHARLY; OLIVEIRA RODRIGUES, ÉRICK; ANDALÓ MENDES DE CARVALHO, VANESSA; CARVALHO IZIDORO, SANDRO (REVISTA DE ESTUDOS INTERDISCIPLINARES, 2024)
A demanda do mundo por café aumenta a cada ano, e o Brasil é um dos maiores produtores globais. Com o elevado volume de produção, há uma necessidade crescente de melhoria da qualidade do produto devido às exigências dos mercados nacional e internacional. Porém, pragas como o bicho mineiro (Leucoptera coffeella) e a ferrugem (Hemileia vastatrix) causam grandes danos em plantações de café, resultando em perdas da cultura anualmente. Vários métodos e técnicas vêm sendo desenvolvidas e aplicadas para avaliação do nível de infestação e controle destas pragas. Entre essas técnicas estão o uso de visão computacional e rede neural convolucional (CNN). Assim, o objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de uma ferramenta computacional para identificar corretamente a presença de pragas, reduzindo o tempo de avaliação, o erro do avaliador e os gastos com mão de obra. A acurácia dos métodos desenvolvidos ficou entre 99,67% e 97,00%.