Uso da visão computacional na detecção de pragas na cafeicultura em São Miguel do Guaporé

Abstract

Este trabalho apresenta uma análise bibliográfica sobre o uso da visão computacional, associada à inteligência artificial, na detecção precoce de pragas e doenças que afetam a cafeicultura no estado de Rondônia. A pesquisa foi conduzida em diferentes bases de dados, utilizando critérios de busca, inclusão e exclusão previamente definidos, com foco em estudos publicados entre 2020 e 2025. Os resultados mostram que, embora a aplicação dessas tecnologias esteja em expansão na agricultura, ainda há um número limitado de pesquisas voltadas especificamente para o contexto rondoniense e amazônico. Entre os trabalhos identificados, destacam-se aqueles que demonstram a alta precisão de modelos baseados em aprendizado de máquina e redes neurais convolucionais na classificação de imagens de folhas de cafeeiro. Observou-se também que, apesar da relevância econômica do café em Rondônia e da incidência significativa de pragas na região, há lacunas importantes na produção científica local. Conclui-se que a visão computacional representa uma ferramenta promissora para o monitoramento fitossanitário, reforçando a necessidade de novos estudos, bases de dados regionais e validações em campo que ampliem o uso dessas tecnologias na agricultura rondoniense.