IA e os Problemas Difíceis do Mundo · Ciências da vida · Nature (computational biology) · 2026-10-25
Modelo multiescala de vision transformer com imagens hiperespectrais obtidas por VANT para a identificação precoce de árvores infectadas pela doença da murcha do pinheiro
Título original: Multi-scale vision transformer model with UAV-based hyperspectral imagery for early identification of pine wilt disease infected trees
A doença da murcha do pinheiro se espalha rapidamente e causa alta mortalidade de árvores, por isso o controle nos estágios de ataque verde e inicial é fundamental. O estudo desenvolveu um vision transformer multiescala para imagens hiperespectrais obtidas por VANT, com o objetivo de identificar árvores infectadas nesses estágios, nos quais as imagens RGB convencionais apresentam poucos indícios visíveis. O modelo alcançou acurácia de 87,40% e 88,21% nos estágios de ataque verde e inicial, acurácia geral de 87,90% e coeficiente Kappa de 83,25%, superando modelos tradicionais de aprendizado de máquina e outros modelos de aprendizado profundo, com apenas 2,45 M de parâmetros.