Data/hora: 27/04/2024 17:22:49

Biblioteca(s): 	Embrapa Agricultura Digital.	
Data corrente: 	12/08/2014	
Data da última atualização: 	12/08/2014	
Autoria: 	MEGETO, G. A. S.; OLIVEIRA, S. R. de M.; DEL PONTE, E. M.; MEIRA, C. A. A.	
Afiliação: 	GUILHERME A. S. MEGETO, Unicamp; STANLEY ROBSON DE MEDEIROS OLIVEIRA, CNPTIA; EMERSON M. DEL PONTE, UFRGS; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA.	
Título: 	Árvore de decisão para classificação de ocorrências de ferrugem asiática em lavouras comerciais com base em variáveis meteorológicas.	
Ano de publicação: 	2014	
Fonte/Imprenta: 	Engenharia Agrícola, Jaboticabal, v, 34, n. 3, p. 590-599, maio/jun. 2014	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	A ferrugem asiática é a mais importante doença da soja no Brasil. Apesar de sua epidemiologia ser conhecida, são escassos os estudos sobre os fatores que desencadeiam a doença com base em dados de campo. Este trabalho objetivou modelar a influência de variáveis meteorológicas a partir de um conjunto extenso de dados de ocorrência da ferrugem, por meio da técnica de indução de árvores de decisão. Os modelos foram desenvolvidos com dados de data de ocorrência da doença em quatro safras (2007/08 a 2010/11) e variáveis de temperatura e chuva em diferentes janelas de tempo prévias à data de detecção. Para cada registro de ocorrência, foi gerado um correspondente de "não ocorrência" como sendo o trigésimo dia anterior ao dia da detecção, assumindo-se a presença de inóculo, mas condições meteorológicas desfavoráveis à doença. O conjunto de treinamento para a modelagem foi composto de 45 variáveis de chuva e temperatura e 12.591 registros. O modelo preditivo escolhido resultou em uma árvore de decisão com, aproximadamente, 78% de taxa de acerto e 108 regras, determinadas por validação cruzada. O modelo interpretado, com 28 regras, considerou variáveis de temperatura como mais importantes, sendo que temperaturas abaixo de 15 °C e acima de 30 °C foram relacionadas com eventos de não ocorrência, enquanto temperaturas dentro da faixa favorável foram associadas com eventos de ocorrência, mostrando coerência com a literatura.	
Palavras-Chave: 	Data mining; Mineração de dados; Previsão de doenças de plantas; Sistemas de suporte à decisão.	
Thesagro: 	Doença; Epidemiologia; Glycine Max; Phakopsora Pachyrhizi; Soja.	
Thesaurus Nal: 	Rust diseases; Soybean rust.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/106357/1/arvoredecisao.pdf	
Registro original: 	Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA)	
Exemplares: 	CNPTIA - (17987-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS