Identificação de moscas da espécie Bemisia tabaci em armadilhas adesivas amarelas usando aprendizado de máquina

Abstract

A Bemisia tabaci, popularmente conhecida como mosca branca, é considerada hoje a maior praga agrícola do mundo, tanto pelo seu potencial em servir como vetor de diversas fitopatologias quanto por sua distribuição cosmopolita. O objetivo do presente trabalho é usar a visão computacional para propor e comparar o desempenho de classificadores, utilizando aprendizado de máquina, no processo de identificação e contagem da mosca branca em imagens de armadilhas adesivas amarelas tradicionais. O objetivo é otimizar o tempo levado em tal processo, que quando feito de forma manual ainda que por um especialista, pode vir a demandar muito tempo. Um modelo de baixo custo computacional como o K-Nearest Neighbors, apresentou uma acurácia superior a 94% na classificação dos insetos, enquanto no melhor resultado, utilizando um modelo de Rede Neural Convolucional, mais complexo, a acurácia foi de aproximadamente 95,55%. Dessa forma, alguns dos modelos aqui propostos se mostraram eficientes para solucionar o problema da contagem de moscas brancas em armadilhas adesivas, podendo ser incrementado futuramente usando classificadores mais complexos.