Redes neurais convolucionais na agricultura: detecção de doenças fúngicas em plantas de uva

Abstract

Este artigo apresenta um estudo sobre a utilização de redes neurais convolucionais (CNN) para identificar e classificar doenças fúngicas em plantas, com foco específico nas doenças foliares da planta da uva. O modelo de CNN foi treinado e avaliado utilizando um conjunto de dados das doenças Black Rot, ESCA, Leaf Blight e folhas saudáveis. Os resultados mostraram que o modelo foi capaz de aprender de forma eficiente as características distintivas associadas a cada classe durante o treinamento, resultando em uma alta acurácia na classificação das doenças foliares da uva. Essa abordagem promissora tem implicações significativas na agricultura, oferecendo uma ferramenta automatizada para a detecção precoce de doenças, possibilitando a implementação de medidas de controle adequadas e reduzindo as potenciais perdas de colheita.