COMPARAÇÃO ENTRE CLASSIFICADORES PARA IDENTIFICAÇÃO DE PLANTAS DANINHAS UTILIZANDO TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS NA CULTURA DO FEIJÃO

Resumo

Este artigo explora a aplicação de algoritmos de Aprendizado de Máquina na classificação de plantas daninhas em
imagens de um talhão de cultivo de feijão. Os resultados indicam que o algoritmo Random Forest supera os demais na
segmentação das ervas daninhas, apresentando maior acurácia. A utilização de técnicas como validação cruzada e
otimização de hiperparâmetros resultou em melhorias na acurácia dos modelos. A complexidade da classificação de
plantas daninhas por meio do processamento de imagens é ressaltada, apesar dos avanços obtidos. Este estudo contribui
para alcançar maior precisão na segmentação das plantas daninhas na agricultura do feijão.