Banca de DEFESA: JOAO PEDRO DOS SANTOS VERCOSA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JOAO PEDRO DOS SANTOS VERCOSA
DATA : 05/07/2025
HORA: 09:00
LOCAL: Google meet
TÍTULO:

Desenvolvimento de algoritmos meta-aprendizes e otimizadores para classificar plantas daninhas tóxicas ao gado em imagens de drone

PALAVRAS-CHAVES:

RNC, Meta-aprendizagem, Drone, Plantas daninhas tóxicas

PÁGINAS: 79
RESUMO:

O Brasil, maior exportador de carne bovina, enfrenta desafios na pecuária devido à presença
de plantas daninhas tóxicas em pastagens de Brachiaria spp.. O uso de drones tem se mostrado
uma alternativa eficiente para o monitoramento dessas plantas, mas há uma carência de estudos
sobre a identificação automática dessas espécies em imagens aéreas. Este estudo propõe o
uso de Redes Neurais Convolucionais (RNCs) e Meta-Aprendizagem Agnóstica (MAML) para
classificar plantas daninhas tóxicas a partir de imagens de drone. Foram coletados dados nos
municípios de São Miguel dos Campos e Tanque D’Arca (AL), utilizando técnicas de aumento
de dados e extração de embeddings para otimizar o treinamento dos modelos. Diversos otimizadores
foi avaliado, incluindo Adam, AdamW, PSO e BAT em uma RNC, enquanto o MAML
foi testado com 1, 2 e 6 shots. O PSO apresentou a melhor acurácia (57,7%) e menor tempo de
processamento, seguido pelo BAT (55,1%). O MAML 1-shot teve um desempenho satisfatório
(53,3%), enquanto o 6-shot obteve o pior resultado (31,2%). A análise estatística confirmou
diferenças importantes entre os métodos, destacando o PSO como a abordagem mais eficaz.
A aplicação de técnicas de aprendizado de máquina para a identificação de plantas daninhas
tóxicas pode contribuir para um manejo mais eficiente e sustentável das pastagens, reduzindo o
uso de defensivos e otimizando a produtividade pecuária.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1388993 - BRUNO ALMEIDA PIMENTEL
Interno(a) - 2087442 - TIAGO FIGUEIREDO VIEIRA
Externo(a) ao Programa - 1784833 - ARTHUR COSTA FALCAO TAVARES - UFALExterno(a) à Instituição - Marcus de Barros Braga