Banca de QUALIFICAÇÃO: MIGUEL AVELINO BARBOSA NETO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MIGUEL AVELINO BARBOSA NETO
DATA: 12/12/2024
HORA: 13:00
LOCAL: Sala de videoconferência
TÍTULO: ALGORITMOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PODEM SER TREINADOS PARA IDENTIFICAR PLANTAS DE ALGODÃO (Gossypium hirsutum L.) SOB ESTRESSE HÍDRICO A PARTIR DE IMAGENS TERMOGRÁFICAS?
PALAVRAS-CHAVES: Diagnóstico de estresse hídrico, agricultura digital, aprendizagem de máquina
PÁGINAS: 20
RESUMO: A demanda global por fibras têxteis e as mudanças climáticas desafiam a agricultura sustentável, exigindo métodos eficientes para o manejo do algodão e segurança hídrica. A diversidade de cultivares associada à escassez de água evidencia a necessidade de ferramentas para diagnóstico de estresse hídrico, como a inteligência artificial (IA). Este estudo objetivou ajustar modelos agrotecnológicos para diagnóstico de estresse hídrico em cultivares de algodão colorido por imagens termográficas infravermelhas e algoritmos de IA. Foram cultivadas cinco cultivares sob quatro regimes hídricos (100%, 75%, 50% e 25% da ETc) no Centro de Desenvolvimento Sustentável do Semiárido (CDSA/UFCG). Em cada estádio fenológico, foram obtidas 100 imagens, das quais 20 foram usadas para validação. As imagens foram processadas pelos vetorizadores InceptionV3, SqueezeNet, VGG16 e VGG19. Os modelos foram testados com os algoritmos KNN (K-vizinhos mais próximos), Árvore de Decisão, Floresta Aleatória (RF), Máquina de Vetores de Suporte (SVM) e Rede Neural (MLP). A performance foi avaliada usando validação cruzada, amostragem aleatória e separação de dados de teste e treino. Os vetorizadores VGG16 e VGG19 apresentaram melhor desempenho, destacando-se na extração de características. O modelo de Rede Neural (RNA) foi o mais eficiente na identificação de plantas de algodão sob estresse hídrico, demonstrando alto potencial para aplicações em diagnósticos agrícolas baseados em aprendizado de máquina.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1755911 - MANOEL BANDEIRA DE ALBUQUERQUE
Interno - 1840849 - JOSE BRUNO MALAQUIAS
Interno - 1347774 - WALTER ESFRAIN PEREIRA
Externo à Instituição - JOSE NAILSON BARROS SANTOS
Externo à Instituição - RENER LUCIANO DE SOUZA FERRAZ