FERRAMENTA PARA AUXILIAR NA IDENTIFICAÇÃO DOS PRINCIPAIS AGENTES PREJUDICIAIS DA LAVOURA DE SOJA

Resumo

INTRODUÇÃO: Visando a sustentabilidade, ou seja, produzir mais alimento com menos recursos gastos e em uma menor área de plantio, foi observado que com um controle de pragas na lavoura é possível aumentar significativamente a produção final dessa lavoura. OBJETIVOS: Desenvolver um sistema de identificação de pragas que atingem a lavoura, especialmente a de soja. Sendo levado em conta os seguintes agentes: lagarta da soja, percevejo marrom, percevejo pequeno e percevejo verde. METODOLOGIA: Identificar e classificar manualmente imagens de base das pregas, para assim treinar um modelo classificador no IBM Watson Visual Recognition, capaz de identificar cada uma delas, com acurácia acima de 60%. Por fim, implementar essa solução em uma aplicação móvel, para dispositivos android, para poder ser portada pelo agricultor e assim poder capturar uma imagem da praga na lavoura e classificá-la quando conectado a internet. RESULTADOS: Foi realizado uma pesquisa com agricultores através de um questionário, onde foi possível observar que realmente é possível auxiliá-los, pois nem todos possuem conhecimento vasto sobre os agentes, principalmente o pequeno produtor, pois capturar uma imagem da praga na lavoura e classificá-la quando conectada a internet, trouxe uma maior rapidez na tomada de medidas de contenção. CONCLUSÃO: Esse trabalho teve o objetivo de auxiliar os agricultores que produzem de soja, para que fosse possível realizar um controle mais rápido das pragas que estão atingindo sua lavoura e consequentemente aumentando sua produção final.