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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
16/11/2021 |
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Data da última atualização: |
09/06/2022 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Autoria: |
FURUYA, D. E. G.; MA, L.; PINHEIRO, M. M. F.; GOMES, F. D. G.; GONÇALVEZ, W. N.; MARCATO JUNIOR, J.; RODRIGUES, D. de C.; BLASSIOLI- MORAES, M. C.; MICHEREFF, M. F. F.; BORGES, M.; ALAUMANN, R. A.; FERREIRA, E. J.; OSCO, L. P.; RAMOS, A. P. M.; LI, J.; JORGE, L. A. de C. |
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Afiliação: |
MARIA CAROLINA BLASSIOLI MORAES, Cenargen; MIGUEL BORGES, Cenargen; EDNALDO JOSE FERREIRA, CNPDIA; LUCIO ANDRE DE CASTRO JORGE, CNPDIA. |
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Título: |
Prediction of insect-herbivory-damage and insect-type attack in maize plants using hyperspectral data. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 105, 102608, 2021. |
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Páginas: |
1 - 10 |
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ISSN: |
0303-2434 |
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DOI: |
https://doi.org/10.1016/j.jag.2021.102608 |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Accurately detecting the insect damage caused in plants might reduce losses in crop yields. Hyperspectral data is a well-accepted data source to attend this issue. However, due to their high dimensional, both robust and intelligent methods are required to extract information from these datasets. Therefore, we explore the processing of hyperspectral data with artificial intelligence methods joined with clustering techniques to detect insect herbivory damage in maize plants. We measured the leaf spectral response from three different groups of maize plants: control (undamaged plants); damaged by Spodoptera frugiperda herbivory, and damaged by Dichelops meiacanthus. Data were collected with a FieldSpec 3.0 Spectroradiometer from 350 to 2500 nm for eight consecutive days. We adjusted eight machine learning methods. We also determined the most contributive wavelengths to differentiate undamaged from damaged plants by insect herbivore attack using clustering strategy. For that, we applied the clusterization method based on a self-organizing map (SOM). The Random Forest (RF) model is the overall best learner, and up to the 5th day of analysis represents the most adequate day to segregate maize undamaged from damaged maize. RF was able to separate the three groups of treatments with an F1-measure of up to 96.7% (Recall of 96.7% and Precision of 96.7%). Additionally, we found out that the most representative spectral regions are located in the near-infrared range. Our approach consists of an original contribution to early differentiate the undamaged plant from the damaged one due to insect-attack, highlighting the most contributive wavelengths to map this occurrence. MenosAccurately detecting the insect damage caused in plants might reduce losses in crop yields. Hyperspectral data is a well-accepted data source to attend this issue. However, due to their high dimensional, both robust and intelligent methods are required to extract information from these datasets. Therefore, we explore the processing of hyperspectral data with artificial intelligence methods joined with clustering techniques to detect insect herbivory damage in maize plants. We measured the leaf spectral response from three different groups of maize plants: control (undamaged plants); damaged by Spodoptera frugiperda herbivory, and damaged by Dichelops meiacanthus. Data were collected with a FieldSpec 3.0 Spectroradiometer from 350 to 2500 nm for eight consecutive days. We adjusted eight machine learning methods. We also determined the most contributive wavelengths to differentiate undamaged from damaged plants by insect herbivore attack using clustering strategy. For that, we applied the clusterization method based on a self-organizing map (SOM). The Random Forest (RF) model is the overall best learner, and up to the 5th day of analysis represents the most adequate day to segregate maize undamaged from damaged maize. RF was able to separate the three groups of treatments with an F1-measure of up to 96.7% (Recall of 96.7% and Precision of 96.7%). Additionally, we found out that the most representative spectral regions are located in the near-infrared range. Our approach consis... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Proximal hyperspectral sensing; Random forest. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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Marc: |
null
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
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Status |
URL |
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| Registros recuperados : 7 | |
| 1. |  | ROMERO, A. R. da S. Estudos genômicos aplicados ao melhoramento genético de bovinos. Dourados: UFGD, 2017. 63 f. Documento apresentado ao Curso de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Biologia Geral/Bioprospecção da Faculdade de Ciências Biológicas e Ambientais da Universidade Federal da Grande Dourados, para obtenção do título de Mestre em...| Tipo: Orientação de Tese de Pós-Graduação |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 2. | | ROMERO, A. R. S.; SIQUEIRA, F.; SANTIAGO, G. G.; REGITANO, L. C. de A.; GRISOLIA, A. B. Prospecção de genes associados com características de interesse econômico em bovinos Canchim. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 12., 2016, Campo Grande, MS. Anais... Brasília, DF: Embrapa Gado de Corte, 2016. 112 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 227). Comissão organizadora: Marta Pereira da Silva - Coordenadora; Mateus Figueiredo Santos - Vice-Coordenador; Rodrigo Carvalho Alva - Secretário Executivo e Editoração.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 3. | | ROMERO, A. R. da S.; NASCIMENTO, A. V.; SANTIAGO, G. G.; SIQUEIRA, F.; REGITANO, L. C. de A.; GRISOLIA, A. B. Genômica para prospecção de genes associados com característica de umbigo em bovinos Canchim. In: ENCONTRO DE ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO, 3., 2016. Dourados. O Impacto da universidade na sociedade. anais... Dourados: UFGD, 2016.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 4. | | SOUSA, I. I.; SIQUEIRA, F.; SANTIAGO, G. G.; ROMERO, A. R.; TORRES JUNIOR, R. A. de A.; FEIJO, G. L. D.; SOUZA JÚNIOR, M. D.; FERRAZ, A. L. J.; GRISOLIA, A. B.; FARIA, F. J. C. Seleção de genes candidatos associados à características de produção em bovinos da raça Canchim. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 14., 2018, Campo Grande - MS. [Resumos dos trabalhos]. Brasília, DF, Embrapa, 2018 115 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 258). P. 54-55| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 5. | | SOUZA, I. I.; SIQUEIRA, F.; SANTIAGO, G. G.; ROMERO, A. R.; TORRES JUNIOR, R. A. de A.; FEIJO, G. L. D.; SOUZA JÚNIOR, M. D.; FERRAZ, A. L. J.; GRISOLIA, A. B.; FARIA, F. J. C. Seleção de genes candidatos associados à características de produção em bovinos da raça Canchim. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 14., 2018, Campo Grande - MS. [Resumos dos trabalhos]. Brasília, DF, Embrapa, 2018 115 p.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 6. | | SOUSA, I. I.; SOUSA, I. I.; SIQUEIRA, F.; FERREIRA, A. B. R.; SANTIAGO, G. G.; ROMERO, A. R. da S.; GRISOLIA, A. B.; BLECHA, I. M. Z.; TORRES JUNIOR, R. A. de A.; SOUZA UNIOR, M. D.; FRIA, F. J. C. Estudo funcional de marcadores moleculares associados a características de interesse econômico em bovinos da raça Canchim. In: JORNADA CIENTÍFICA EMBRAPA GADO DE CORTE, 12., 2016, Campo Grande, MS. Anais... Brasília, DF: Embrapa Gado de Corte, 2016. 112 p. (Embrapa Gado de Corte. Documentos, 227). Comissão organizadora: Marta Pereira da Silva - Coordenadora; Mateus Figueiredo Santos - Vice-Coordenador; Rodrigo Carvalho Alva - Secretário Executivo e Editoração.| Tipo: Resumo em Anais de Congresso |
| Biblioteca(s): Embrapa Gado de Corte. |
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| 7. | | ROMERO, A. R. da S.; NASCIMENTO, A. V. do; OLIVEIRA, M. C. de S.; OKINO, C. H.; BRAZ, C. U.; SCALEZ, D. C. B.; CARDOSO, D. F.; CARDOSO, F. F.; GULIAS GOMES, C. C.; CAETANO, A. R.; TONHATI, H.; GONDRO, C.; OLIVEIRA, H. N. de. Genetic parameters and multi-trait genomic prediction for hemoparasites infection levels in cattle. Livestock Science, v. 273, 2023. 105259. 7 p.| Tipo: Artigo em Periódico Indexado | Circulação/Nível: A - 1 |
| Biblioteca(s): Embrapa Pecuária Sudeste; Embrapa Pecuária Sul; Embrapa Recursos Genéticos e Biotecnologia. |
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| Registros recuperados : 7 | |
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