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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
Data corrente: |
14/10/2021 |
Data da última atualização: |
10/06/2022 |
Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
Autoria: |
LUCCAS, M. dos S.; HERRMANN JUNIOR, P. S. de P.; FERREIRA, E. J.; TORRE NETO, A. |
Afiliação: |
PAULO SERGIO DE P HERRMANN JUNIOR, CNPDIA; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; ANDRE TORRE NETO, CNPDIA. |
Título: |
O Nariz eletrônico (E-nose) e a inteligência artificial, aplicados para monitorar de forma não invasiva o nível de estresse hídrico da soja. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 13., 2021, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2021. Editores técnicos: Alexandre Berndt, Ana Rita de Araujo Nogueira, Lea Chapaval Andri, Marcelo Mattos Cavallari, Manuel Antonio Chagas Jacinto. |
Páginas: |
54 |
ISSN: |
1980-6841 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
A intensidade e a severidade do déficit hídrico são consideradas indicadores de fundamental importância, relacionado ao estresse abiótico, e que limitam a produção agrícola mundial. Neste trabalho apresenta-se os estudos na investigação do estresse com o uso do Nariz Eletrônico (“Enose”) e aprendizado de máquina (“machine learning”). O objetivo deste trabalho foi realizar medidas com o “E-nose” e do monitoramento de CO2 (ppm), da temperatura (oC), umidade relativa (%) e iluminação (Lux) para a cultura da soja em crescimento e em ambiente controlado, observando as alterações de níveis desses dados de maneira continuada ao longo da submissão do estresse hídrico. Os dados obtidos foram aplicados no aprendizado de máquina para estudar a detecção de níveis de severidade do estresse (ausência de estresse, estresse moderado ou estresse severo). A aplicação de técnicas de inteligência artificial permite a identificação antecipada do estresse na planta, de maneira não invasiva, não destrutiva e que pode vir a ser utilizado para apoiar a tomada de decisão. Durante as medições, as plantas foram mantidas em uma câmara instrumentada e o monitoramento dos dados de temperatura, de umidade relativa e CO2 foi feito a cada 5 minutos. Dados esses que compuseram uma base de dados maior, junto a análise gasosa do “E-nose” e as medidas da intensidade luminosa, onde ambas foram realizadas duas vezes ao dia. Após esse processo, realizou-se a mineração de dados visando classificar o nível de severidade do estresse hídrico na planta. Amostras de 500 µl de gases da câmara foram obtidas em triplicata, sendo utilizado o método de “headspace”, para análise global dos compostos orgânicos voláteis (COVs). Um “E-nose” comercial da Alpha Moss foi utilizado. As curvas de sensibilidade (η(%)) obtidas alimentaram a base de dados junto ao monitoramento da câmara. As técnicas de mineração de dados foram utilizadas, por intermédio do software “WekaTM” e utilizou-se a estratégia de árvore de decisão, “K-nearest neighbors (KNN)” e análise de discriminantes lineares (LDA). Testes de validação foram aplicados nos aprendizados, considerando plantas distintas para o treino e o teste, o que representou bons resultados para o aprendizado sobre o comportamento da medida de amostra de planta através do conjunto de outras plantas. Ao final de 27 testes, obteve-se um classificador capaz de detectar com bom índice de acerto a ausência de irrigação e, com uma menor eficiência, a severidade do estresse, usando o monitoramento de uma planta para predição do comportamento de outra. Nos trabalhos futuros pretende-se investigar essa aplicação metodológica em condições experimentais adversas e os seus níveis de severidade. MenosA intensidade e a severidade do déficit hídrico são consideradas indicadores de fundamental importância, relacionado ao estresse abiótico, e que limitam a produção agrícola mundial. Neste trabalho apresenta-se os estudos na investigação do estresse com o uso do Nariz Eletrônico (“Enose”) e aprendizado de máquina (“machine learning”). O objetivo deste trabalho foi realizar medidas com o “E-nose” e do monitoramento de CO2 (ppm), da temperatura (oC), umidade relativa (%) e iluminação (Lux) para a cultura da soja em crescimento e em ambiente controlado, observando as alterações de níveis desses dados de maneira continuada ao longo da submissão do estresse hídrico. Os dados obtidos foram aplicados no aprendizado de máquina para estudar a detecção de níveis de severidade do estresse (ausência de estresse, estresse moderado ou estresse severo). A aplicação de técnicas de inteligência artificial permite a identificação antecipada do estresse na planta, de maneira não invasiva, não destrutiva e que pode vir a ser utilizado para apoiar a tomada de decisão. Durante as medições, as plantas foram mantidas em uma câmara instrumentada e o monitoramento dos dados de temperatura, de umidade relativa e CO2 foi feito a cada 5 minutos. Dados esses que compuseram uma base de dados maior, junto a análise gasosa do “E-nose” e as medidas da intensidade luminosa, onde ambas foram realizadas duas vezes ao dia. Após esse processo, realizou-se a mineração de dados visando classificar o nível de severid... Mostrar Tudo |
Palavras-Chave: |
Cultura da soja; Estresse abiótico. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226957/1/P-O-Nariz-eletronico-E-nose-e-a-inteligencia-artificial-aplicados-para-monitorar-de.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Registros recuperados : 91 | |
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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5. | | HERRMANN JUNIOR, P. S. de P.; TORRE NETO, A. Investigações iniciais do "E-Nose" no estresse hídrico da soja, resultados comparativo com medidas de CO2 e umidade relativa (%). In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 4., 2019, São Carlos, SP. Ciência, inovação e mercado: anais. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2019. Editores: Paulino Ribeiro Villas-Boas, Maria Alice Martins, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Ladislau Martin Neto. SIAGRO 2019. 370-374Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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9. | | HERRMANN-JUNIOR, P. S. de P.; SCHURR, U. Parceria Embrapa - Forschungszentrum Jülich (IBG-2) programa Labex Europa/Alemanha, em novos métodos não-invasivos aplicados a fenotipagem de plantas. 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. 703-706. Editores: Carlos Manoel Pedro Vaz, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Silvio Crestana. Página 706 em branco.Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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11. | | OLIVEIRA, G. B.; TORRE NETO, A.; HERRMANN JUNIOR, P. S. de P. Adequação e avaliação da câmara de teste para analisar o estresse hídrico da soja com o E-Nose. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 11., 2019, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2019. Editores técnicos: Alexandre Berndt, Ana Rita de Araujo Nogueira, Lea Chapaval, Marcelo Mattos Cavallari, Manuel Antonio Chagas Jacinto. 61 Embrapa Pecuária Sudeste. Documentos, 134.Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
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18. | | HERRMANN JUNIOR, P. S. de P.; RABELLO, L. M.; BERTUCCI NETO, V.; CRUVINEL, P. E. Affordable Sensors for Agricultural Applications. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN SENSORS, ACTUATORS, METERING AND SENSING - ALLSENSORS 2023, 8., 2023, Venice, Italy. Proceedings... Wilmington, USA: IARIA, 2023. 102 - 112Tipo: Artigo em Periódico Indexado |
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20. | | HERRMANN JUNIOR, P. S. de P.; RABELLO, L. M.; BERTUCCI NETO, V.; CRUVINEL, P. E. Developing Affordable Sensors in Agriculture Based on Results Obtained at Embrapa Instrumentation. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCES IN SENSORS, ACTUATORS, METERING AND SENSING - ALLSENSORS 2023, 8., 2023, Venice, Italy. Proceedings... Wilmington, USA: IARIA, 2023. 8 - 15Tipo: Artigo em Anais de Congresso |
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