CLASSIFICAÇÃO DE ESTÁDIOS FENOLÓGICOS DA SOJA COM RANDOM FOREST: INTEGRAÇÃO E VISUALIZAÇÃO EM APLICATIVO MÓVEL

Resumo

A dessecação da soja é essencial para aumentar a produtividade, sendo o estádio fenológico R7 o momento ideal para essa prática, conforme o sistema de codificação de Fehr e Caviness. Métodos tradicionais, baseados em observação manual, são subjetivos e propensos a erros, o que pode comprometer a qualidade das sementes e a produtividade. Estudos mostram que a dessecação no estádio R7.1 melhora significativamente a qualidade das sementes, enquanto aplicações precoces, como no R6, impactam negativamente o desempenho. A inteligência artificial (IA), em especial o algoritmo Random Forest, oferece uma solução eficiente para a classificação fenológica. Esse modelo de aprendizado supervisionado analisa características extraídas de imagens e dados agronômicos, automatizando a identificação do momento ideal para a dessecação. A integração dessa tecnologia com aplicativos móveis, desenvolvidos em frameworks como Flutter, proporciona uma ferramenta acessível e intuitiva para agricultores, otimizando o manejo agrícola. Pesquisas demonstram que conjuntos de dados robustos e bem rotulados são essenciais para o treinamento eficaz de modelos de IA garantindo maior precisão na classificação fenológica. O Random Forest, com sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e evitar o overfitting, se destaca por sua robustez na tomada de decisão. Sua implementação em Python, aliada a APIs para integração, permite a classificação em tempo real dos estádios fenológicos superiores a R7, oferecendo suporte à decisão de forma prática e eficiente. Essa abordagem representa um avanço significativo para a agricultura de precisão, promovendo sustentabilidade e eficiência no manejo da soja.