MAPEAMENTO DE PLANTAS DANINHAS EM CULTURA DE CAFÉ A PARTIR DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS DE ESCALAS GRANDES USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

Abstract

Numa cultura agrícola é importante identificar áreas infestadas por plantas daninhas com a finalidade de oferecer informações adequadas ao manejo. Partindo-se do pressuposto de que dados multiespectrais de escalas grandes são capazes de fornecer informação adequada e suficiente para a geração de um mapa da distribuição espacial e densidade de plantas daninhas em culturas de café, este artigo apresenta uma abordagem para discriminação dos graus de infestação por plantas daninhas em cultura de café a partir de dados multiespectrais de alta resolução espacial. Para isso, foi realizada uma classificação por Redes Neurais Artificiais - RNA e o mapa temático produzido foi submetido à análise da qualidade temática. A avaliação do resultado mostrou que a classificação por RNA aplicada para discriminar classes de infestação de plantas daninhas em imagens multiespectrais de alta resolução espacial constitui-se num método eficiente confirmando a hipótese inicial.