Data/hora: 03/06/2024 07:30:54

Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 22/07/2014
Data da última atualização: | 24/07/2014
Autoria: | DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; MEIRA, C. A. A.
Afiliação: | CESARE DI GIROLAMO NETO, Feagri/Unicamp; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, Feagri/Unicamp; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA.
Título: | Modelos de predição da ferrugem do cafeeiro (Hemileia vastatrix Berkeley & Broome) por técnicas de mineração de dados.
Ano de publicação: | 2014
Fonte/Imprenta: | Coffee Science, Lavras, v. 9, n. 3, p. 408-418, jul./set. 2014.
Idioma: | Português
Conteúdo: | RESUMO: A ferrugem é a principal doença do cafeeiro, podendo gerar perdas significativas na produção, caso medidas de controle não sejam adotadas. Modelos de alerta de doenças agrícolas são capazes de gerar informações para aplicações de defensivos somente quando necessário, reduzindo gastos por parte do produtor e impactos ambientais. Objetivou-se, neste trabalho, desenvolver, comparar e selecionar modelos de alerta baseados em técnicas de mineração de dados para a predição da ferrugem do cafeeiro, em anos de alta e baixa carga pendente de frutos. Foram utilizados dados obtidos em lavouras de café em produção, ao longo de 13 anos (1998-2011). Vinte e três atributos foram considerados como variáveis independentes (preditoras) e, como variável dependente, a taxa de progresso mensal da ferrugem do cafeeiro, obtida a partir de dados de incidência da doença. Os atributos mais importantes do conjunto de dados foram filtrados por métodos de seleção de atributos e a modelagem foi realizada por meio de quatro técnicas de mineração de dados: máquinas de vetores suporte, redes neurais artificiais, árvores de decisão e florestas aleatórias. Para anos de alta e baixa carga pendente de frutos, as melhores taxas de acerto foram 85,3% e 88,9%, respectivamente. Outras medidas de desempenho como sensitividade e especificidade também apresentaram valores altos e equilibrados. Os modelos desenvolvidos neste trabalho fornecem melhores subsídios para o monitoramento da doença, em anos de alta carga pendente de frutos do que outros modelos existentes, além de prover uma possibilidade de monitoramento, em anos de baixa carga pendente de frutos.
Palavras-Chave: | Alerta de doenças; Árvores de decisão; Decision tree; Ferrugem do cafeeiro; Florestas aleatórias; Máquinas de vetores suporte; Redes neurais artificiais.
Thesaurus Nal: | Neural networks.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
URL: | http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/105223/1/687-4265-1-PB.pdf
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (17982-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS