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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
14/10/2021 |
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Data da última atualização: |
10/06/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
LUCCAS, M. dos S.; HERRMANN JUNIOR, P. S. de P.; FERREIRA, E. J.; TORRE NETO, A. |
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Afiliação: |
PAULO SERGIO DE P HERRMANN JUNIOR, CNPDIA; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; ANDRE TORRE NETO, CNPDIA. |
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Título: |
O Nariz eletrônico (E-nose) e a inteligência artificial, aplicados para monitorar de forma não invasiva o nível de estresse hídrico da soja. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 13., 2021, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Pecuária Sudeste: Embrapa Instrumentação, 2021. Editores técnicos: Alexandre Berndt, Ana Rita de Araujo Nogueira, Lea Chapaval Andri, Marcelo Mattos Cavallari, Manuel Antonio Chagas Jacinto. |
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Páginas: |
54 |
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ISSN: |
1980-6841 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A intensidade e a severidade do déficit hídrico são consideradas indicadores de fundamental importância, relacionado ao estresse abiótico, e que limitam a produção agrícola mundial. Neste trabalho apresenta-se os estudos na investigação do estresse com o uso do Nariz Eletrônico (“Enose”) e aprendizado de máquina (“machine learning”). O objetivo deste trabalho foi realizar medidas com o “E-nose” e do monitoramento de CO2 (ppm), da temperatura (oC), umidade relativa (%) e iluminação (Lux) para a cultura da soja em crescimento e em ambiente controlado, observando as alterações de níveis desses dados de maneira continuada ao longo da submissão do estresse hídrico. Os dados obtidos foram aplicados no aprendizado de máquina para estudar a detecção de níveis de severidade do estresse (ausência de estresse, estresse moderado ou estresse severo). A aplicação de técnicas de inteligência artificial permite a identificação antecipada do estresse na planta, de maneira não invasiva, não destrutiva e que pode vir a ser utilizado para apoiar a tomada de decisão. Durante as medições, as plantas foram mantidas em uma câmara instrumentada e o monitoramento dos dados de temperatura, de umidade relativa e CO2 foi feito a cada 5 minutos. Dados esses que compuseram uma base de dados maior, junto a análise gasosa do “E-nose” e as medidas da intensidade luminosa, onde ambas foram realizadas duas vezes ao dia. Após esse processo, realizou-se a mineração de dados visando classificar o nível de severidade do estresse hídrico na planta. Amostras de 500 µl de gases da câmara foram obtidas em triplicata, sendo utilizado o método de “headspace”, para análise global dos compostos orgânicos voláteis (COVs). Um “E-nose” comercial da Alpha Moss foi utilizado. As curvas de sensibilidade (η(%)) obtidas alimentaram a base de dados junto ao monitoramento da câmara. As técnicas de mineração de dados foram utilizadas, por intermédio do software “WekaTM” e utilizou-se a estratégia de árvore de decisão, “K-nearest neighbors (KNN)” e análise de discriminantes lineares (LDA). Testes de validação foram aplicados nos aprendizados, considerando plantas distintas para o treino e o teste, o que representou bons resultados para o aprendizado sobre o comportamento da medida de amostra de planta através do conjunto de outras plantas. Ao final de 27 testes, obteve-se um classificador capaz de detectar com bom índice de acerto a ausência de irrigação e, com uma menor eficiência, a severidade do estresse, usando o monitoramento de uma planta para predição do comportamento de outra. Nos trabalhos futuros pretende-se investigar essa aplicação metodológica em condições experimentais adversas e os seus níveis de severidade. MenosA intensidade e a severidade do déficit hídrico são consideradas indicadores de fundamental importância, relacionado ao estresse abiótico, e que limitam a produção agrícola mundial. Neste trabalho apresenta-se os estudos na investigação do estresse com o uso do Nariz Eletrônico (“Enose”) e aprendizado de máquina (“machine learning”). O objetivo deste trabalho foi realizar medidas com o “E-nose” e do monitoramento de CO2 (ppm), da temperatura (oC), umidade relativa (%) e iluminação (Lux) para a cultura da soja em crescimento e em ambiente controlado, observando as alterações de níveis desses dados de maneira continuada ao longo da submissão do estresse hídrico. Os dados obtidos foram aplicados no aprendizado de máquina para estudar a detecção de níveis de severidade do estresse (ausência de estresse, estresse moderado ou estresse severo). A aplicação de técnicas de inteligência artificial permite a identificação antecipada do estresse na planta, de maneira não invasiva, não destrutiva e que pode vir a ser utilizado para apoiar a tomada de decisão. Durante as medições, as plantas foram mantidas em uma câmara instrumentada e o monitoramento dos dados de temperatura, de umidade relativa e CO2 foi feito a cada 5 minutos. Dados esses que compuseram uma base de dados maior, junto a análise gasosa do “E-nose” e as medidas da intensidade luminosa, onde ambas foram realizadas duas vezes ao dia. Após esse processo, realizou-se a mineração de dados visando classificar o nível de severid... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Cultura da soja; Estresse abiótico. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/226957/1/P-O-Nariz-eletronico-E-nose-e-a-inteligencia-artificial-aplicados-para-monitorar-de.pdf
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
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URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Agroindústria Tropical. Para informações adicionais entre em contato com cnpat.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Agroindústria Tropical. |
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Data corrente: |
23/03/2011 |
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Data da última atualização: |
29/05/2017 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
SILVA, L. G. C.; VIANA, F. M. P.; CAMARA, M. P. S.; LIMA, J. S.; LIMA, F. A. |
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Afiliação: |
Luís Gustavo Chaves da Silva, UFRPE; FRANCISCO MARTO PINTO VIANA, CNPAT; Marcos Paz Saraiva Câmara, UFRPE; Joilson Silva Lima, UFC; Francisco Aldiel Lima, UFC. |
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Título: |
Growth and sporulation of Colletotrichum gloeosporioides in different culture media. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
In: CONGRESSO BRASILEIRO DE FITOPATOLOGIA, 43., Cuiabá, 2010. Tropical Plant Pathology, Lavras, v. 35 (Suplemento), p. S140, 2010. Brasília: Sociedade Brasileira de Fitopatologia, 2010. |
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Idioma: |
Português |
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Palavras-Chave: |
Meios de cultura. |
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Thesagro: |
Colletotrichum Gloeosporioides. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Registro original: |
Embrapa Agroindústria Tropical (CNPAT) |
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