DETECÇÃO DE FERRUGEM EM PLANTAÇÕES DE UVA POR MEIO DEMODELOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL BASEADOS EM DEEP LEARNING - Bruno, Danilo Henrique; Vanzela, Ellen Silva Lago; Bruno, Diego Renan (Revista Interface Tecnológica, 2025)
A ferrugem é uma das principais doenças que afetam plantações de uva, causando sérios prejuízos econômicos ao comprometer a produtividade e a qualidade dos frutos. O monitoramento e a detecção precoce dessa praga são fundamentais para a tomada de decisão no manejo agrícola, permitindo intervenções rápidas e eficazes. No entanto, métodos tradicionais de inspeção manual e pulverização indiscriminada de pesticidas são pouco eficientes, custosos e ainda geram riscos à saúde humana e ao meio ambiente. Este trabalho apresenta uma solução inovadora baseada em modelos de inteligência artificial e visão computacional para a identificação automática da ferrugem em videiras. Para isso, foi utilizada a arquitetura de deep learning YOLOv7, conhecida por sua alta precisão e velocidade na detecção de objetos em imagens. O modelo foi treinado com imagens de plantações de uva, permitindo a identificação robusta das regiões afetadas pela praga. As áreas identificadas com ferrugem são georreferenciadas, e as coordenadas são utilizadas para guiar a aplicação localizada de pesticidas pelo próprio drone. Dessa forma, apenas os pontos realmente afetados recebem o tratamento, evitando a pulverização generalizada. Os resultados demonstram que essa abordagem contribui para o uso racional de defensivos agrícolas, reduz o desperdício de insumos, diminui os impactos ambientais e melhora a segurança alimentar. Assim, a integração entre deep learning, drones e agricultura de precisão representa um avanço significativo no controle sustentável de pragas na viticultura.
Keywords: Inteligência Artificial. Pragas em uvas. Deep Learning. Engenharia de alimentos.