(untitled) (Revista Brasileira de Computação Aplicada, 2025)
As pragas que atacam as culturas são uma das principais causas de baixa produção e de perdas económicas. Identificar, diagnosticar e as previsões são formas de reduzir as perdas e manter a qualidade da produção. A desfolha das culturas prejudica a produção e a qualidade da produtividade. O uso de tecnologias computacionais como Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina tem possibilitado a identificação de pragas de forma mais rápida e precoce. Neste artigo, propomos uma arquitetura baseada na aprendizagem profunda destinada a identificar e diagnosticar insetos através da análise da desfoliação em imagens de culturas. Foram consideradas diferentes abordagens de Redes Neurais Convolucionais para avaliar a arquitetura proposta. O treinamento e o teste dosmodelos foram realizados utilizando imagens coletadas por drone em um ambiente natural. A abordagem que apresentou omelhor desempenho, em nosso cenário, foi a VGG16. A acuráciamédia, na fase de validação, foi de 0,95, enquanto no conjunto de teste, obtivemos 0,86.