Data/hora: 24/06/2024 11:26:46

Biblioteca(s): 	Embrapa Café.	
Data corrente: 	20/12/2013	
Data da última atualização: 	07/01/2014	
Autoria: 	VOLPATO, M. M.; ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C.; ANDRADE, L. N. de; SOARES, W. L.; SOUZA, V. C. O.; ALVARENGA, M. T.; BOELL, M. G.	
Afiliação: 	MARGARETE M. L. VALPATO, EPAMIG; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; TATIANA G. C. VIEIRA, EPAMIG; LIVIA NAIARA DE ANDRADE, UFLA; WILIAN L. SOARES, UFLA; VANESSA CRISTINA O. SOUZA, UNIFEI; MIGUEL THIAGO ALVARENGA, BOLSISTA; MILER G. BOELL, BOLSISTA.	
Título: 	Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência de cercosporiose em cafeeiros.	
Ano de publicação: 	2013	
Fonte/Imprenta: 	In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 8., 2013, Salvador. Sustentabilidade e inclusão Social. Brasília, DF: Embrapa Café, 2013.	
Idioma: 	Português	
Conteúdo: 	O monitoramento fitossanitário possibilita prever o aparecimento ou aumento de intensidade da cercosporiose (Cercospora coffeicola Berkeley & Cooke) em cafeeiros. 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 da Cercosporiose em cafeeiros. 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%.	
Palavras-Chave: 	Agrometeorologia; Cercospora coffeicola.	
Thesagro: 	Café; Sensoriamento Remoto.	
Categoria do assunto: 	--	
URL: 	http://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/94423/1/Mineracao-de-dados-espectrais-para-modelagem.pdf	
Registro original: 	Embrapa Café (CNPCa)	
Exemplares: 	CNPCa - (819-1) - UPC - AA - DD -  -  -  - DIS