Detecção e Classificação de Doenças em Plantas por Aprendizado Profundo

As doenças das plantas afetam o crescimento de suas respectivas espécies; portanto, sua identificação precoce é muito importante. Muitos modelos de Aprendizado de Máquina (ML) têm sido empregados para a detecção e classificação de doenças em plantas, mas, após os avanços em um subconjunto de ML, ou seja, Aprendizado Profundo (DL), esta área de pesquisa parece ter um grande potencial em termos de aumento de precisão. Muitas arquiteturas de DL desenvolvidas/modificadas são implementadas juntamente com várias técnicas de visualização para detectar e classificar os sintomas das doenças das plantas. Além disso, várias métricas de desempenho são usadas para a avaliação dessas arquiteturas/técnicas. Esta revisão fornece uma explicação abrangente dos modelos de DL utilizados para visualizar várias doenças das plantas. Além disso, algumas lacunas de pesquisa são identificadas das quais se pode obter maior transparência para detectar doenças em plantas, mesmo antes que seus sintomas apareçam claramente.