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| Registros recuperados : 178 | |
| 83. |  | HERRMANN, P. S. P.; CRUVINEL, P. E.; TORRE-NETO, A.; MARTIN-NETO, L.; GHINI, R. Medidor digital multisensor de temperatura para coletor solar. In: REUNIAO ANUAL DA SBPC, 45., jul. 1993, Recife, PE. Anais... Sao Paulo: SBPC, 1993. p.468. Resumo. Ref.11-D.1.9.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 85. | | MENEZES, E. A.; LEMOS, S. G.; TORRE NETO, A.; NOGUEIRA, A. R. de A.; LAONSO, J. Monitoramento de nitrato e amônio em solo in Situ. I In: ENCONTRO NACIONAL DE QUÍMICA ANALÍTICA, 14., 2007, João Pessoa, PB. Anais... João Pessoa: SBQA, 2007. 1 CD-ROM| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 86. | | TORRE-NETO, A.; CRUVINEL, P. E.; CRESTANA, S.; GIULIANO, A. D.; SLAETS, J. F. W. Monitoramento remoto de variáveis edafo-ambientais para modelamento do transporte de pesticidas no solo. In: PESSOA, M.L.; MINE, M.R.M.; LEITE, E.A., coord. Meteorologia e hidrologia: aspectos e consideracoes no contexto brasileiro. Curitiba: FINEP, 1994. p.273-308.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 87. | | LIAKOS, V.; PORTER, W. M.; VELLIDIS, G.; PAVLOU, D.; TORRE NETO, A.; ORFANOU, A. A new simpler method to calculate evapotranspiration. In: Beltwide Cotton Conferences, New Orleans, L. A., 2016, Proceedings ... Beltwide Cotton Conferences, 2016, p. 764-771.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 88. | | LUCCAS, M. dos S.; HERRMANN JUNIOR, P. S. de P.; FERREIRA, E. J.; TORRE NETO, A. O Nariz eletrônico (E-nose) e a inteligência artificial, aplicados para monitorar de forma não invasiva o nível de estresse hídrico da soja. 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. 54| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 89. | | LEMOS, S. G.; NOGUEIRA, A. R. A.; TORRE NETO, A.; ARTIGAS, J.; ALONSO, J. Estudos preliminares sobre o desenvolvimento e aplicação de sensores potenciométricos em análise de solos IN-SITU. In: ENCONTRO NACIONAL DE QUÍIMICA ANALÍTICA, 11., 2001, Campinas, SP. Desafios da química analítica no século XXI - anais. Campinas : ENQA, 2001. SR-3.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 90. | | LEMOS, S. G.; NOGUEIRA, A. R. de A.; TORRE NETO, A.; ARTIGAS, J.; ALONSO, J. Estudos preliminares sobre o desenvolvimento e aplicação de sensores potenciométricos em análise de solos in-situ. In: ENCONTRO NACIONAL DE QUÍIMICA ANALÍTICA, 11., 2001, Campinas, SP. Desafios da química analítica no século XXI. Anais... Campinas: ENQA, 2001. SR-3.| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste. |
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| 91. | | MACEDO, A.; CRUVINEL, P. E.; TORRE-NETO, A.; NAIME, J. de M.; CRESTANA, S. Construção e testes preliminares de um tomógrafo de resolução micrométrica, para investigação da estrutura do solo. In: ENCONTRO SOBRE ESCOAMENTO EM MEIOS POROSOS-ENEMP, 22., out. 1994, Florianopolis, SC. Programacao e resumos... Florianopolis: UFSC-Centro Tecnologico, 1994. p.106.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 92. | | CRESTANA, S.; PESSOA, J. D. C.; TORRE-NETO, A.; VAZ, C. M. P.; CALHEIROS, R. Densidade e umidade de um solo expansivo tipo glei medidas por tomografia de duplo feixe de raios gama. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE CIENCIA DO SOLO, 23., jul. 1991, Porto Alegre, RS. Programa e resumos... Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Ciencia do Solo, 1991. p.64. Ref.021.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 93. | | VAZ, C. M. P.; DALKAINE, C.; PORTO, L. F.; BASSOI, L. H.; TORRE NETO, A. Desempenho de sensores IGstat de tensão crítica da água no solo, com diferentes tamanhos de microesferas de vidro. In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 4., 2019, São Carlos, SP. Ciência, inovação e mercado: anais. São Carlos, SP: Embrapa Instrumentação, 2019. Editores: Paulino Ribeiro Villas-Boas, Maria Alice Martins, Débora Marcondes Bastos Pereira Milori, Ladislau Martin Neto. SIAGRO 2019. 513-517| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 95. | | LUCCAS, M. S.; HERRMANN JUNIOR, P. S. de P.; TORRE NETO, A. Utilização do E-nose e machine learning para investigação da emissão de gases da soja, submetida a estresse hídrico severo. In: JORNADA CIENTÍFICA - EMBRAPA SÃO CARLOS, 12., 2020, São Carlos, SP. Anais... São Carlos: Embrapa Instrumentação: Embrapa Pecuária Sudeste, 2020. Editores técnicos: Cristiane Sanchez Farinas, Daniel Souza Corrêa, José Manoel Marconcini, Maria Fernanda Berlingieri Durigan, Paulo Sérgio de Paula Herrmann Junior. 69 Embrapa Instrumentação. Documentos, 71.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 96. | | CRESTANA, S.; PESSOA, J. D. C.; TORRE-NETO, A.; VAZ, C. M. P.; CALHEIROS, R. Uso da tomografia de dupla energia para medir, simultaneamente, densidade e umidade de um meio poroso expansivo. In: ENCONTRO SOBRE ESCOAMENTO EM MEIOS POROSOS-ENEMP, 19., out. 1991, Campinas, SP. Programacao e resumos... Campinas: UNICAMP, 1991. p.P2.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 99. | | RABELLO, L. M.; YNAMASSU, R. Y.; TORRE NETO, A.; MOLIN, J. P.; LUCHIARI JUNIOR, A.; SIMÕES, M. dos S. Sistema de medida de condutividade elétrica do solo adaptado a um implemento agrícola (subsolador). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGRICULTURA DE PRECISÃO - ConBAP, 2008, Piracicaba, SP. Anais... Piracicaba, SP: ESALQ/USP, 2008. 1 CD-ROM. p. 22-35. Editores: Carlos Alberto Vettorazzi e José Paulo Molin.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| 100. | | RABELLO, L. M.; YNAMASSU, R. Y.; TORRE NETO, A.; MOLIN, J. P.; LUCHIARI JUNIOR, A.; SIMÕES, M. dos S. Sistema de medida de condutividade elétrica do solo adaptado a um implemento agrícola (subsolador). In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGRICULTURA DE PRECISÃO - ConBAP, 2008, Piracicaba, SP. Resumos... Piracicaba, SP: ESALQ/USP, 2008. p. 13. Editores: Carlos Alberto Vettorazzi e José Paulo Molin.| Biblioteca(s): Embrapa Instrumentação. |
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| Registros recuperados : 178 | |
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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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