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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
16/11/2021 |
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Data da última atualização: |
09/06/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
FURUYA, D. E. G.; MA, L.; PINHEIRO, M. M. F.; GOMES, F. D. G.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; RODRIGUES, D. de C.; BLASSIOLI- MORAES, M. C.; MICHEREFF, M. F. F.; BORGES, M.; ALAUMANN, R. A.; FERREIRA, E. J.; OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; LI, J.; JORGE, L. A. de C. |
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Afiliação: |
MARIA CAROLINA BLASSIOLI MORAES, Cenargen; MIGUEL BORGES, Cenargen; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA. |
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Título: |
Prediction of insect-herbivory-damage and insect-type attack in maize plants using hyperspectral data. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 105, 102608, 2021. |
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Páginas: |
1 - 10 |
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ISSN: |
0303-2434 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102608 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Accurately detecting the insect damage caused in plants might reduce losses in crop yields. Hyperspectral data is a well-accepted data source to attend this issue. However, due to their high dimensional, both robust and intelligent methods are required to extract information from these datasets. Therefore, we explore the processing of hyperspectral data with artificial intelligence methods joined with clustering techniques to detect insect herbivory damage in maize plants. We measured the leaf spectral response from three different groups of maize plants: control (undamaged plants); damaged by Spodoptera frugiperda herbivory, and damaged by Dichelops meiacanthus. Data were collected with a FieldSpec 3.0 Spectroradiometer from 350 to 2500 nm for eight consecutive days. We adjusted eight machine learning methods. We also determined the most contributive wavelengths to differentiate undamaged from damaged plants by insect herbivore attack using clustering strategy. For that, we applied the clusterization method based on a self-organizing map (SOM). The Random Forest (RF) model is the overall best learner, and up to the 5th day of analysis represents the most adequate day to segregate maize undamaged from damaged maize. RF was able to separate the three groups of treatments with an F1-measure of up to 96.7% (Recall of 96.7% and Precision of 96.7%). Additionally, we found out that the most representative spectral regions are located in the near-infrared range. Our approach consists of an original contribution to early differentiate the undamaged plant from the damaged one due to insect-attack, highlighting the most contributive wavelengths to map this occurrence. MenosAccurately detecting the insect damage caused in plants might reduce losses in crop yields. Hyperspectral data is a well-accepted data source to attend this issue. However, due to their high dimensional, both robust and intelligent methods are required to extract information from these datasets. Therefore, we explore the processing of hyperspectral data with artificial intelligence methods joined with clustering techniques to detect insect herbivory damage in maize plants. We measured the leaf spectral response from three different groups of maize plants: control (undamaged plants); damaged by Spodoptera frugiperda herbivory, and damaged by Dichelops meiacanthus. Data were collected with a FieldSpec 3.0 Spectroradiometer from 350 to 2500 nm for eight consecutive days. We adjusted eight machine learning methods. We also determined the most contributive wavelengths to differentiate undamaged from damaged plants by insect herbivore attack using clustering strategy. For that, we applied the clusterization method based on a self-organizing map (SOM). The Random Forest (RF) model is the overall best learner, and up to the 5th day of analysis represents the most adequate day to segregate maize undamaged from damaged maize. RF was able to separate the three groups of treatments with an F1-measure of up to 96.7% (Recall of 96.7% and Precision of 96.7%). Additionally, we found out that the most representative spectral regions are located in the near-infrared range. Our approach consis... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Proximal hyperspectral sensing; Random forest. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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| Registros recuperados : 109 | |
| 9. |  | FERREIRA, E. J.; NETTO, A. A.; CRESTANA, S. Função de pedotransferência baseada em ensemble de rotação para estimativa da retenção de água no solo. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 2014, São Carlos, SP Anais do SIAGRO: ciência, inovação e mercado 2014. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2014. p. 573-576. Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 11. | | RESENDE, G. C.; FERREIRA, E. J.; RIBEIRO, M. F. B.; SILVA, W. T. L. da. Análise da eficiência do jardim filtrante para tratamento de efluentes de piscicultura. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 12., 2020, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação: Embrapa Pecuária Sudeste, 2020. Editores técnicos: Cristiane Sanchez Farinas, Daniel Souza Corrêa, José Manoel Marconcini, Maria Fernanda Berlingieri Durigan, Paulo Sérgio de Paula Herrmann Junior. 64 Embrapa Instrumentação. Documentos, 71.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 12. | | FERREIRA, E. C.; MILORI, D. M. B. P.; FERREIRA, E. J.; MARTIN NETO, L. Avaliação do índice de humificação da matéria orgânica do solo: potencial da espectroscopia de emissão ótica com plasma induzido por laser (LIBS). In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 3., 2011, São Carlos. Anais... São Carlos, SP: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2011. p. 52. ( Embrapa Pecuária Sudeste. Documentos, 104). Editado por: Luiz Francisco Zafalon; Patricia Tholon.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 13. | | FERREIRA, E. J.; FERREIRA, E. C.; SILVA. C. C. da; DELBEM, A. C. B.; MILORI, D. Aprendizado de máquina e espectroscopia de fluorescência induzida por laser para análise da qualidade de cafés. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 2., 2010, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação Agropecuária: Embrapa Pecuária Sudeste, 2010. p. 29. (Embrapa Instrumentação Agropecuária. Documentos, 50).| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 14. | | FERREIRA, E. C.; MILORI, D. M. B. P.; FERREIRA, E. J.; MARTIN-NETO, L. Comparação entre métodos univariado e multivariado para determinação de carbono no solo por espectroscopia de emissão óptica com plasma induzido por laser. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 2., 2010, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação Agropecuária: Embrapa Pecuária Sudeste, 2010. p. 56. (Embrapa Instrumentação Agropecuária. Documentos, 50).| Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 16. | | FERREIRA, E. C.; MILORI, D. M. B. P.; FERREIRA, E. J.; MARTIN-NETO, L. Utilização de espectroscopia de emissão óptica com plasma induzido por laser (LIBS) e rede artificial para determinação de carbono em solos. In: ENCONTRO BRASILEIRO DE SUBSTÂNCIAS HÚMICAS, 8., 2009, Pelotas, RS. Matéria orgânica ambiental e sustentabilidade: anais. Pelotas, RS: Embrapa Clima Temperado, 2009. 1 CD-ROM.| Tipo: Artigo em Anais de Congresso / Nota Técnica |
| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 17. | | FERREIRA, E. C.; MILORI, D. M. B. P.; FERREIRA, E. J.; MARTIN-NETO, L. Utilização de espectroscopia de emissão óptica com plasma induzido por laser (LIBS) e rede artificial para determinação de carbono em solos. In: ENCONTRO BRASILEIRO DE SUBSTÂNCIAS HÚMICAS, 8., 2009, Pelotas, RS. Matéria orgânica ambiental e sustentabilidade: livro de resumos. Pelotas, RS: Embrapa Clima Temperado, 2009. p. 95.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
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