RESUMO O trigo, sendo uma das principais culturas alimentares do mundo, é frequentemente atacado por doenças de ferrugem, que causam perdas severas de rendimento. A detecção e diagnóstico precoce de infecções fúngicas, ferrugem amarela e ferrugem marrom, são críticos para minimizar suas consequências. Um sistema baseado na web, fundamentado em uma Rede Neural Convolucional (CNN), foi desenvolvido para a identificação e classificação rápida das doenças de plantas de trigo. As doenças que examinamos nas plantas de trigo são a ferrugem marrom (BR) e a ferrugem amarela (YR), e as plantas saudáveis são classificadas em uma terceira categoria. Um conjunto de dados com imagens rotuladas de YR, BR e plantas saudáveis de trigo foi utilizado para treinar a CNN. O modelo alcançou uma notável precisão de classificação de 96%. Além do diagnóstico das doenças, também foi fornecido um módulo de recomendação que oferece conselhos sobre o tratamento adequado com base nos nomes das doenças ou sintomas. Essa funcionalidade dupla permite um manejo e identificação oportunos das doenças e facilita o tratamento de outras doenças do trigo além das doenças de ferrugem. A integração do modelo CNN treinado em uma aplicação web intuitiva a torna amigável para os usuários finais, notavelmente agricultores, que têm uma ferramenta prática para proteger as culturas de trigo.
Abbasi et al. (Qui,) estudaram essa questão.