IDENTIFICAÇÃO DE ESPÉCIES FRUTÍFERAS COM O USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E AERONAVE REMOTAMENTE PILOTADA (RPA)

O objetivo desse estudo consistiu em desenvolver um método para a identificação automática e mapeamento preciso de espécies frutíferas a partir do uso da inteligência artificial e dados de RPA. O estudo foi realizado em áreas produtivas de frutíferas no Semiárido Brasileiro, as quais corresponderam à pomares de manga, uva e caju. As imagens foram adquiridas por meio de RPA. A amostragem dos indivíduos para o treinamento dos algoritmos SVM, RF e ANN foi realizada no Software Qgis e os processos foram desenvolvidos utilizando a linguagem de programação R. Os algoritmos SVM, RF e ANN, demonstraram precisão tanto na identificação quanto no mapeamento das espécies frutíferas apresentando altos valores de Kappa. No entanto, o algoritmo SVM demonstrou melhor resultado, de forma a descrever a variabilidade de campo, podendo ser utilizado no mapeamento preciso de frutíferas a partir de imagens RPA