A classificação da fitossanidade de individuos arbóreos utilizando uma abordagem baseada em Machine Learning

Resumo

Com o crescimento da presença de indivíduos arbóreos em diversas cidades do país, o número de problemas relacionados aos mesmos também cresce. Com a deterioração da saúde de uma arvore o risco de acidentes causados por queda de galhos ou até mesmo a queda do indivíduo aumenta. Com isso o presente artigo decorre sobre a implementação de uma abordagem baseada em machine learning para a criação de um modelo classificador capaz de realizar a identificação da saúde de indivíduos arbóreos. A aplicação dos algoritmos classificadores ocorreu na linguagem de programação Python, onde dados de um dataset obtido a partir de uma fonte anônima foram utilizados para o treinamento de algoritmos classificadores bem como uma rede neural, a fim de se obter um modelo classificador funcional. Apesar do uso de diferentes algoritmos, não foi possível obter uma acurácia satisfatória para a classificação de novos indivíduos.