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Biblioteca(s): | Embrapa Agricultura Digital.
Data corrente: | 16/07/2008
Data da última atualização: | 01/06/2012
Autoria: | MEIRA, C. A. A.
Afiliação: | CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA.
Título: | Processo de descoberta de conhecimento em bases de dados para análise e o alerta de doenças de culturas agrícolas e sua aplicação na ferrugem do cafeeiro.
Ano de publicação: | 2008
Fonte/Imprenta: | 2008.
Páginas: | 198 p.
Idioma: | Português
Notas: | Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola), Faculdade de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual de Campinas, Campinas.
Conteúdo: | Sistema de alerta de doenças de plantas permitem racionalizar o uso de agrotóxicos, mas são pouco utilizados na pratica. Complexidade dos modelos, dificuldade de obtenção dos dados necessários e custos para o agricultor estão entre as razões que inibem o seu uso. Entretanto, o desenvolvimento tecnológico recente - estações meteorológicas automáticas, bancos de dados, monitoramento agrometeorológico na Web e técnicas avançadas de análise de dados - permite se pensar em um sistema de acesso simples e gratuito. Uma instância do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados foi realizada com o objetivo de avaliar o uso de classificação e indução de árvores de decisão na análise e no alerta da ferrugem do cafeeiro causada por Hemileia vastatrix. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliação mensais de incidência da ferrugem foram agrupadas em três classes: TX1 - redução ou estagnação; TX2 - crescimento moderado (até 5 p.p.); e TX3 - crescimento acelerado (acima de 5 p.p.). Dados meteorológicos, carga pendente de frutos do cafeeiro (Coffea arabia) e espaçamento entre plantas foram as variáveis independentes. O conjunto de treinamento totalizou 364 exemplos, preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. Uma árvore de decisão foi desenvolvida para analisar a epidemia da ferrugem do cafeeiro. Ela demostrou seu potencial como modelo simbólico e interpretável, permitindo a identificação das fronteiras de decisão e da lógica contidas nos dados, auxiliando na compreensão de quais variáveis e como as interações dessas variáveis condicionaram o progresso da doença no campo. As variáveis explicativas mais importantes foram a temperatura média nos períodos de melhoramento foliar, a carga pendente de frutos, a média das temperaturas máximas diárias no período de incubação e a umidade relativa do ar. Os modelos de alerta foram desenvolvidos considerando taxas de infecção binárias, segundo os limites de 5 p.p e 10 p.p. (classe '1' para taxas maiores ou iguais ao limite; classe '0', caso contrário). Os modelos são específicos para lavouras com alta carga pendente ou para lavouras com baixa carga. Os primeiros tiveram melhor desempenho na avaliação. A estimativa de acurácia, por validação cruzada, foi até 83%, considerando o alerta a partir de 5 p.p. Houve ainda equilíbrio entre a acurácia e medidas importantes como sensitividade, especificidade e confiabilidade positiva ou negativa. Considerando o alerta a partir de 10 p.p., a acurácia foi de 79%. Para lavouras com baixa carga pendente, os modelos considerando o alerta a partir de 5 p.p. tiveram acurácia de até 72%. Os modelos para a taxa de infecção mais elevada (a partir de 10 p.p.) tiveram desempenho fraco. Os modelos mais bem avaliados mostraram ter potencial para servir como apoio na tomada de decisão referente à adoção de medidas de controle da ferrugem do cafeeiro. O processo de descoberta de conhecimento em bases de dados foi caracterizado, com a intenção de que possa vir a ser útil em aplicações semelhantes para outras culturas agrícolas ou para a própria cultura do café, no caso de outras doenças ou pragas.
Palavras-Chave: | Árvore de decisão; Classificação; Computação; Data mining; Decision tree; Mineração de dados; Modelos.
Thesaurus Nal: | Models.
Categoria do assunto: | X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia
Registro original: | Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)
Exemplares: | CNPTIA - (12109-1) - UPC - TS - PP -  -  - 2008.00001 - DIS