Redes neurais convolucionais para detecção da ferrugem asiática da soja

Abstract

Resumo: O Brasil é o maior produtor de soja do mundo com produção recorde de 135,4 milhões de toneladas em 2021, total de 8,5% ou 10,6 milhões de toneladas superior a safra 2019/2020. A ferrugem asiática da soja é causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi H. Sydow & P. Sydow, sendo a doença mais severa da cultura causando perdas de até 90%. As práticas de Manejo Integrado de Pragas (MIP) para o cultivo da soja são definidas com ações de controle, isoladas ou associadas e análises do custo e benefício dependendo do nível de integração do programa. Para um correto programa de controle de doenças em plantas, o primeiro passo é a correta identificação do agente causal. O objetivo deste trabalho é verificar a aplicabilidade da rede Mask R-CNN na identificação dos fungos utilizando uma base de imagens sintéticas. Os resultados finais demonstram condições favoráveis para o uso das redes neurais convolucionais na identificação de classes em imagens sintéticas. A precisão alcançada de 97,42647%, demonstra alta capacidade de evitar falsos positivos. O recall de 87,84530% especifica o acerto das amostras positivas. A média F ou F1 foi de 92,38815 podendo ser interpretada como uma medida de confiança da acurácia. A acurácia ficou com um desempenho de 88,13406% demonstrando o quão bom o modelo está prevendo corretamente.