APRENDIZADO DE MÁQUINA APLICADO EM IMAGEM NDVI PARA PREVISÃO DA PRODUTIVIDADE DA CANA-DE-AÇÚCAR - Rodrigues, Luiz de Souza; Pereira, Danilo Roberto (Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 2022)
Este artigo apresenta uma abordagem através de modelos baseados em ML (Machine Learning) aplicados em Imagens NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) para estimativas da produtividade na cultura da Cana-de-Açúcar. O uso de técnicas humanas baseadas em experiências cognitivas é predominante para prever a produtividade. As imagens utilizadas foram o NDVI fornecido pelo satélite Sentinel-2, sendo que os conjuntos de dados foram obtidos a partir dos pontos de georreferenciamento dos talhões e aplicados às imagens para extração e processadas. Os modelos dos algoritmos preditivos utilizados foram: (i) CNN (Convolution Neural Network), (ii) KNN (K-Nearest Neighbors), (iii) RF (Random Forest), (iv) SVM (Support Vector Machie), (v) AdaBoost (Adaptive Boosting). O algoritmo de RF apresentou-se o mais eficiente, de modo que os resultados para o DP (Desvio Padrão) e a fórmula para o MSE (Mean Square Error) obtiveram 30,71 toneladas (t) e o MAE (Mean Absolute Error) obteve 3,73 (t). Na relação das estimativas, a fórmula do DP para o MSE obteve 34,71 (t) e o MAE de 3,97 (t). O EM (Erro Médio) para as estimativas foi de -8,80% e o algoritmo RF de 0,012%. Os resultados mostraram-se consistentes para as estimavas da produtividade na cultura da Cana-de-Açúcar.