| |
|
|
| Registros recuperados : 7 | |
| Registros recuperados : 7 | |
|
|
|
Registro Completo
|
Biblioteca(s): |
Embrapa Agricultura Digital. |
|
Data corrente: |
22/07/2014 |
|
Data da última atualização: |
24/07/2014 |
|
Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
|
Circulação/Nível: |
B - 1 |
|
Autoria: |
DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; MEIRA, C. A. A. |
|
Afiliação: |
CESARE DI GIROLAMO NETO, Feagri/Unicamp; LUIZ HENRIQUE ANTUNES RODRIGUES, Feagri/Unicamp; CARLOS ALBERTO ALVES MEIRA, CNPTIA. |
|
Título: |
Modelos de predição da ferrugem do cafeeiro (Hemileia vastatrix Berkeley & Broome) por técnicas de mineração de dados. |
|
Ano de publicação: |
2014 |
|
Fonte/Imprenta: |
Coffee Science, Lavras, v. 9, n. 3, p. 408-418, jul./set. 2014. |
|
Idioma: |
Português |
|
Conteúdo: |
RESUMO: A ferrugem é a principal doença do cafeeiro, podendo gerar perdas significativas na produção, caso medidas de controle não sejam adotadas. Modelos de alerta de doenças agrícolas são capazes de gerar informações para aplicações de defensivos somente quando necessário, reduzindo gastos por parte do produtor e impactos ambientais. Objetivou-se, neste trabalho, desenvolver, comparar e selecionar modelos de alerta baseados em técnicas de mineração de dados para a predição da ferrugem do cafeeiro, em anos de alta e baixa carga pendente de frutos. Foram utilizados dados obtidos em lavouras de café em produção, ao longo de 13 anos (1998-2011). Vinte e três atributos foram considerados como variáveis independentes (preditoras) e, como variável dependente, a taxa de progresso mensal da ferrugem do cafeeiro, obtida a partir de dados de incidência da doença. Os atributos mais importantes do conjunto de dados foram filtrados por métodos de seleção de atributos e a modelagem foi realizada por meio de quatro técnicas de mineração de dados: máquinas de vetores suporte, redes neurais artificiais, árvores de decisão e florestas aleatórias. Para anos de alta e baixa carga pendente de frutos, as melhores taxas de acerto foram 85,3% e 88,9%, respectivamente. Outras medidas de desempenho como sensitividade e especificidade também apresentaram valores altos e equilibrados. Os modelos desenvolvidos neste trabalho fornecem melhores subsídios para o monitoramento da doença, em anos de alta carga pendente de frutos do que outros modelos existentes, além de prover uma possibilidade de monitoramento, em anos de baixa carga pendente de frutos. MenosRESUMO: A ferrugem é a principal doença do cafeeiro, podendo gerar perdas significativas na produção, caso medidas de controle não sejam adotadas. Modelos de alerta de doenças agrícolas são capazes de gerar informações para aplicações de defensivos somente quando necessário, reduzindo gastos por parte do produtor e impactos ambientais. Objetivou-se, neste trabalho, desenvolver, comparar e selecionar modelos de alerta baseados em técnicas de mineração de dados para a predição da ferrugem do cafeeiro, em anos de alta e baixa carga pendente de frutos. Foram utilizados dados obtidos em lavouras de café em produção, ao longo de 13 anos (1998-2011). Vinte e três atributos foram considerados como variáveis independentes (preditoras) e, como variável dependente, a taxa de progresso mensal da ferrugem do cafeeiro, obtida a partir de dados de incidência da doença. Os atributos mais importantes do conjunto de dados foram filtrados por métodos de seleção de atributos e a modelagem foi realizada por meio de quatro técnicas de mineração de dados: máquinas de vetores suporte, redes neurais artificiais, árvores de decisão e florestas aleatórias. Para anos de alta e baixa carga pendente de frutos, as melhores taxas de acerto foram 85,3% e 88,9%, respectivamente. Outras medidas de desempenho como sensitividade e especificidade também apresentaram valores altos e equilibrados. Os modelos desenvolvidos neste trabalho fornecem melhores subsídios para o monitoramento da doença, em anos de alta ca... Mostrar Tudo |
|
Palavras-Chave: |
Alerta de doenças; Árvores de decisão; Decision tree; Ferrugem do cafeeiro; Florestas aleatórias; Máquinas de vetores suporte; Redes neurais artificiais. |
|
Thesaurus NAL: |
Neural networks. |
|
Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
|
URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/105223/1/687-4265-1-PB.pdf
|
|
Marc: |
LEADER 02493naa a2200241 a 4500
001 1991078
005 2014-07-24
008 2014 bl uuuu u00u1 u #d
100 1 $aDI GIROLAMO NETO, C.
245 $aModelos de predição da ferrugem do cafeeiro (Hemileia vastatrix Berkeley & Broome) por técnicas de mineração de dados.$h[electronic resource]
260 $c2014
520 $aRESUMO: A ferrugem é a principal doença do cafeeiro, podendo gerar perdas significativas na produção, caso medidas de controle não sejam adotadas. Modelos de alerta de doenças agrícolas são capazes de gerar informações para aplicações de defensivos somente quando necessário, reduzindo gastos por parte do produtor e impactos ambientais. Objetivou-se, neste trabalho, desenvolver, comparar e selecionar modelos de alerta baseados em técnicas de mineração de dados para a predição da ferrugem do cafeeiro, em anos de alta e baixa carga pendente de frutos. Foram utilizados dados obtidos em lavouras de café em produção, ao longo de 13 anos (1998-2011). Vinte e três atributos foram considerados como variáveis independentes (preditoras) e, como variável dependente, a taxa de progresso mensal da ferrugem do cafeeiro, obtida a partir de dados de incidência da doença. Os atributos mais importantes do conjunto de dados foram filtrados por métodos de seleção de atributos e a modelagem foi realizada por meio de quatro técnicas de mineração de dados: máquinas de vetores suporte, redes neurais artificiais, árvores de decisão e florestas aleatórias. Para anos de alta e baixa carga pendente de frutos, as melhores taxas de acerto foram 85,3% e 88,9%, respectivamente. Outras medidas de desempenho como sensitividade e especificidade também apresentaram valores altos e equilibrados. Os modelos desenvolvidos neste trabalho fornecem melhores subsídios para o monitoramento da doença, em anos de alta carga pendente de frutos do que outros modelos existentes, além de prover uma possibilidade de monitoramento, em anos de baixa carga pendente de frutos.
650 $aNeural networks
653 $aAlerta de doenças
653 $aÁrvores de decisão
653 $aDecision tree
653 $aFerrugem do cafeeiro
653 $aFlorestas aleatórias
653 $aMáquinas de vetores suporte
653 $aRedes neurais artificiais
700 1 $aRODRIGUES, L. H. A.
700 1 $aMEIRA, C. A. A.
773 $tCoffee Science, Lavras$gv. 9, n. 3, p. 408-418, jul./set. 2014.
Download
Esconder MarcMostrar Marc Completo |
|
Registro original: |
Embrapa Agricultura Digital (CNPTIA) |
|
|
Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
Fechar
|
| Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada. |
|
|
