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Registro Completo |
Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
Data corrente: |
04/11/2021 |
Data da última atualização: |
04/11/2021 |
Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
Autoria: |
RICCE, W. da S.; BALDISSERA, T. C.; PINTO, C. E.; GARAGORRY, F. C. |
Afiliação: |
WILIAN DA SILVA RICCE, EPAGRI; TIAGO CELSO BALDISSERA, EPAGRI; CASSIANO EDUARDO PINTO, EPAGRI; FABIO CERVO GARAGORRY, CPPSUL. |
Título: |
Suporte a decisão de manejo de pastagens: aprendizado de máquina para predição da disponibilidade de forragem. |
Ano de publicação: |
2021 |
Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL CIÊNCIA, SAÚDE E TERRITÓRIO, 6., 2021, Lages. Saúde única: desafios e perspectivas: anais. Lages: Uniplac: Epagri, 2021. |
Páginas: |
p. 835-841. |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Algoritmos de aprendizado de máquina são utilizados para a predição de valores a partir de resultados obtidos em base de dados gerando informações robustas com baixo custo. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da disponibilidade de pastagem em sistemas integrados de produção agropecuária. O trabalho foi desenvolvido em Ponta Grossa ? PR, de janeiro de 2011 a junho de 2013, em sistema integrado de produção agropecuária consorciado com as seguintes pastagens: Axonopus catharinensis, Brachiaria brizantha cv. Marandu, Megathyrsus maximus cv. Aruana, Hemarthria altissima cv. Flórida, Cynodon spp. híbrido Tifton 85 e Paspalum notatum cv. Pensacola. Os tratamentos utilizados foram doses de N (0 e 300 kg/ha/ano), condição de cultivo (sol ou sombra) e severidade de desfolha (50 e 70%). Foram realizados medidos a altura das pastagens, a interceptação da radiação solar e a produção de matéria seca em g/m2. Para a estimativa da produção de pastagem, foram avaliados os modelos de regressão linear múltipla, árvore de decisão, random forest e k-vizinhos, avaliando MSE, RMSE, MAE e R2. A árvore de decisão foi o modelo com melhor desempenho. Conclui-se que algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas que podem ser utilizadas para a predição da produção de pastagens. Algoritmos de predição, Produção de matéria seca, Sistemas Integrados de Produção Agropecuária. |
Palavras-Chave: |
Predição. |
Thesagro: |
Manejo; Pastagem. |
Categoria do assunto: |
-- |
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/227400/1/Anais-artigo-2.pdf
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Marc: |
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Registro original: |
Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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URL |
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Registro Completo
Biblioteca(s): |
Embrapa Pecuária Sul. |
Data corrente: |
18/12/2019 |
Data da última atualização: |
18/12/2019 |
Tipo da produção científica: |
Capítulo em Livro Técnico-Científico |
Autoria: |
LAMEGO, F. P.; SCHAEDLER, C. E. |
Afiliação: |
FABIANE PINTO LAMEGO, CPPSUL; Carlos Eduardo Schaedler. |
Título: |
Fisiologia vegetal e a tecnologia de aplicação de defensivos agrícolas. |
Edição: |
2. ed. |
Ano de publicação: |
2019 |
Fonte/Imprenta: |
In: ANTUNIASSI, U. R.; BOLLER, W. (Org.). Tecnologia de aplicação para culturas anuais. Passo Fundo: Aldeia Norte: Fepaf, 2019. |
Páginas: |
p. 233-243. |
ISBN: |
978-85-89725-08-8 |
Idioma: |
Português |
Conteúdo: |
Absorção dos herbicidas aplicados ao solo (residuais); Absorção dos herbicidas aplicados à parte aérea (pós-emergentes); Translocação de defensivos nas plantas. |
Thesagro: |
Absorção; Defensivo; Herbicida. |
Categoria do assunto: |
-- |
Marc: |
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Embrapa Pecuária Sul (CPPSUL) |
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