Publicação: Sistema de recomendação de plantio utilizando aprendizado de máquina
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA, CNPQ::ENGENHARIAS, CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
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Resumo
Através de sistemas computacionais de gestão de fazendas, drones, veículos autônomos, sensores de umidade e temperatura, houve um enorme crescimento na quantidade de dados provenientes de atividades agronômicas. Esses dados passaram então a ser utilizados em algoritmos de Aprendizado de Máquinas de forma a buscar maior rendimento de plantio, previsão de colheitas, reconhecimento de doenças em
plantas, recomendação de plantio entre outras aplicações. Este trabalho visa o desenvolvimento de um sistema de recomendação de plantio utilizando algoritmos de Aprendizado de Máquinas, de modo a facilitar a escolha da melhor cultura de acordo com a base de dados utilizada, que possui as características do local, como: umidade, temperatura, pH e nutrientes presentes no solo.
Para a criação e compartilhamento desse sistema de recomendação de plantio, foram utilizados algoritmos voltados para a classificação de dados como Árvore de Decisão, Floresta Aleatória, Naive Bayes, entre outros. Os modelos foram criados utilizando a linguagem de programação Python e compartilhados através da biblioteca Streamlit. Assim, após a criação e comparação dos modelos, foi incorporado dentro do aplicativo Web, criado através do Streamlit, o algoritmo de Floresta Aleatória. Ao final, foi possível a criação de um aplicativo com ótima performance de recomendação, intuitivo e de fácil utilização para o usuário.
Abstract
Through computer systems for managing farms, drones, autonomous vehicles, humidity and temperature sensors, there has been a huge growth in the amount of data coming from agronomic activities. This data then began to be used in Machine Learning algorithms in order to seek greater planting yield, harvest prediction, recognition of plant diseases, planting recommendation among other applications. This work aims at the development of creating and sharing a planting recommendation system using Machine Learning algorithms, in order to facilitate the choice of the best crop according to the database used, which has the characteristics of the place, such as: humidity, temperature, pH and nutrients present in the soil.
For the creation and sharing of this planting recommendation system, algorithms aimed at data classification were used, such as Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, among others. The models were created using the Python programming language and shared through the Streamlit library. Thus, after creating and comparing the models, it was incorporated into the web application, created through Streamlit, the Random Forest algorithm. In the end, it was possible to create an application with excellent recommendation performance, intuitive and easy to use for the user.
Palavras-chave
Aprendizado de máquinas, Recomendação de plantio, Agricultura de precisão, Machine learning, Crop recommendation, Cutting-edge agriculture
Citação
ATHAYDE, Mateus Prevelato. Sistema de recomendação de plantio utilizando aprendizado de máquina. 2023. 83 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia de Controle e Automação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2023.