Data/hora: 10/06/2024 16:23:04

Biblioteca(s): 	Embrapa Café.	
Data corrente: 	17/03/2016	
Data da última atualização: 	17/03/2016	
Autoria: 	VOLPATO, M. M. L.; ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C.; BOELL, V. G.; SOUZA, J. C. de; BOELL, M. G.; SOARES, W. L.	
Afiliação: 	MARGARETE MARIN LORDELO VOLPATO, EPAMIG/URESM; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; TATIANA GROSSI CHQUILOFF VIEIRA, Bolsista Consórcio Pesquisa Café; VICTOR G. BOELL, UFLA; JÚLIO CESAR DE SOUZA, EPAMIG/URESM; MILLER G. BOELL, Bosista Consórcio Pesquisa Café; WILLIAN L. SOARES, UFLA.	
Título: 	Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência da broca do café.	
Ano de publicação: 	2015	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 9., 2015, Curitiba. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2015	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	O monitoramento fitossanitário possibilita prever o aparecimento ou aumento da ocorrência da Broca do Café (Hypothenemus hampei). Tradicionalmente esse monitoramento é baseado em observação de períodos críticos ocorridos. Entretanto uma das maiores dificuldades para se utilizar esse tipo de monitoramento é a aquisição de dados climáticos. Uma alternativa para superar este problema é utilizar dados e produtos de imagens de satélites, em função da cobertura espacial e temporal, e de sua relação com as variações do clima e da vegetação de uma região. Uma das dificuldades para realização desse estudo é o grande número de dados gerados, por isso optou-se pela metodologia de mineração de dados, etapa principal do processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD). O presente estudo objetivou aplicar técnicas de mineração de dados para encontrar modelos de dados climáticos e espectrais associados à ocorrência H. hampei em frutos de café. As coletas de dados de campo foram realizadas na fazenda experimental da EPAMIG, em e São Sebastião de Paraíso, MG, e os dados espectrais foram adquiridos pelo sensor MODIS do satélite Terra. Os modelos gerados mostraram que a temperatura média foi o atributo de maior separabilidade na totalidade dos dados climático estudados com taxa de acerto de 67% e 73%.	
Palavras-Chave: 	Agrometeorologia.	
Thesagro: 	Café; Hypothenemus Hampei; Meteorologia; Sensoriamento remoto.	
Thesaurus Nal: 	Agrometeorology; Remote sensing.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/141364/1/Mineracao-de-dados-espectrais.pdf	
Registro original: 	Embrapa Café (CNPCa)	
Exemplares: 	CNPCa - (1020-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS