Uso da visão computacional na detecção de pragas na cafeicultura em São Miguel do Guaporé
| dc.contributor.advisor | Barros, Nephi Moraes de | |
| dc.contributor.author | Carmo, Ronaldo do | |
| dc.date.accessioned | 2025-12-31T12:13:22Z | |
| dc.date.available | 2025-12-31T12:13:22Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description | Artigo entregue como Trabalho de Conclusão de Curso ao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Rondônia (IFRO), Campus São Miguel do Guaporé, como requisito parcial para a obtenção do grau de tecnólogo, junto ao curso Superior de Tecnologia em Agrocomputação. | |
| dc.description.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. | |
| dc.description.abstract2 | This study presents a bibliographic analysis of the use of computer vision, combined with artificial intelligence, for the early detection of pests and diseases affecting coffee crops in the state of Rondônia, Brazil. The research was conducted across multiple scientific databases, using previously defined search, inclusion, and exclusion criteria, focusing on studies published between 2020 and 2025. The results show that, although these technologies are increasingly applied in agriculture, there is still a limited number of studies specifically addressing the Amazonian and Rondonian context. Among the identified works, those demonstrating the high accuracy of machine learning models and convolutional neural networks in classifying coffee leaf images stand out. The findings also reveal that, despite the economic importance of coffee production in Rondônia and the significant incidence of pests in the region, there are notable gaps in local scientific production. It is concluded that computer vision is a promising tool for phytosanitary monitoring, reinforcing the need for further studies, regional image datasets, and field validations that may expand the application of these technologies in Rondonian agriculture. | |
| dc.identifier.citation | CARMO, Ronaldo do. Uso da visão computacional na detecção de pragas na cafeicultura em São Miguel do Guaporé. Orientador(a): Prof. Me. Nephi Moraes de Barros. 2025. 21 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Superior de Tecnologia em Agrocomputação), Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Rondônia, São Miguel do Guaporé, 2025. | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ifro.edu.br/handle/123456789/2337 | |
| dc.language | Português | pt_BR |
| dc.language.iso | pt_BR | |
| dc.publisher.campi | Campus São Miguel do Guaporé | pt_BR |
| dc.publisher.program | Tecnologia em Agrocomputação | pt_BR |
| dc.rights | Acesso aberto | |
| dc.subject | Visão computacional | |
| dc.subject | Inteligência artificial | |
| dc.subject | Cafeicultura | |
| dc.subject | Detecção de pragas e doenças | |
| dc.subject | Rondônia | |
| dc.subject.keyword | Computer vision | |
| dc.subject.keyword | Artificial intelligence | |
| dc.subject.keyword | Coffee cultivation | |
| dc.subject.keyword | Pest and disease detection | |
| dc.subject.keyword | Rondônia | |
| dc.title | Uso da visão computacional na detecção de pragas na cafeicultura em São Miguel do Guaporé | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |