Nutritional Evaluation of Brachiaria brizantha cv. marandu using Convolutional Neural Networks

A identificacao do estresse nutricional das plantas com base nos sintomas visuais e predominantemente manual e e realizada por especialistas treinados para identificar tais anomalias. Alem disso, esse processo tende a consumir muito tempo, tem uma variabilidade entre as areas de cultivo e e frequentemente necessario para analise em varios pontos da propriedade. Este trabalho propoe um sistema de reconhecimento de imagens que analisa o estado nutricional da planta para ajudar a resolver esses problemas. A metodologia utiliza aprendizado profundo que automatiza o processo de identificacao e classificacao do estresse nutricional de Brachiaria brizantha cv. marandu. Um sistema de reconhecimento de imagem foi construido e analisa o estado nutricional da planta usando as imagens digitais de suas folhas. O sistema identifica e classifica as deficiencias de nitrogenio e potassio. Ao receber a imagem da folha do pasto, apos uma classificacao realizada por uma rede neural convolucional (CNN), o sistema apresenta o resultado do estado nutricional diagnosticado. Os testes realizados para identificar o estado nutricional das folhas apresentaram uma precisao de 96%. Estamos trabalhando para expandir os dados do banco de dados de imagens para obter um aumento nos niveis de precisao, visando o treinamento com maior quantidade de informacoes apresentadas a CNN e, assim, obtendo resultados mais expressivos.