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BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






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1.Imagem marcado/desmarcadoCECHETTI, N. P.; CERBARO, V. A.; PAVAN, W.; FERNANDES, J. M. C. Aplicação móvel para processamento e análise de imagens NDVI. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 10., 2015, Ponta Grossa. Uso de VANTs e sensores para avanços no agronegócio: anais. Ponta Grossa: Universidade Estadual de Ponta Grossa, 2015. p. 1200-1208.

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2.Imagem marcado/desmarcadoCERBARO, V. A.; FORNARI, M.; PAVAN, W.; FERNANDES, J. M. C.; CECHETTI, N. P. Plataforma de baixo custo para coleta de imagens NDVI. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 10., 2015, Ponta Grossa. Uso de VANTs e sensores para avanços no agronegócio: anais. Ponta Grossa: Universidade Estadual de Ponta Grossa, 2015. p. 288-298.

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3.Imagem marcado/desmarcadoVISENTINI, G. C.; PAVAN, W.; CERBARO, V. A.; FORNARI, M.; FERNANDES, J. M. C.; BEVILAQUA, L. H. Geoportal agrícola. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 10., 2015, Ponta Grossa. Uso de VANTs e sensores para avanços no agronegócio: anais. Ponta Grossa: Universidade Estadual de Ponta Grossa, 2015. p. 278-287.

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4.Imagem marcado/desmarcadoLODI, M. L.; FONINI, J.; CERBARO, V. A.; HOLBIG, C. A.; FERNANDES, J. M. C.; PAVAN, W. Sisalert Mobile - uma aplicação multiplataforma para uso na agricultura. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 10., 2015, Ponta Grossa. Uso de VANTs e sensores para avanços no agronegócio: anais. Ponta Grossa: Universidade Estadual de Ponta Grossa, 2015. p. 1036-1046.

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5.Imagem marcado/desmarcadoLAZZARETTI, A. T.; SCHNEIDER, V. R.; WIEST, R.; LAU, D.; FERNANDES, J. M. C.; FRAISSE, C. W.; CERBARO, V. A.; KARREI, M. Z. Implementação e comparação de técnicas de machine learning aplicadas à predição do desenvolvimento de populações de afídeos. Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 15, n. 3, p. 25-37, nov. 2023.

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Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Trigo.
Data corrente:  11/12/2023
Data da última atualização:  11/12/2023
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Circulação/Nível:  B - 3
Autoria:  LAZZARETTI, A. T.; SCHNEIDER, V. R.; WIEST, R.; LAU, D.; FERNANDES, J. M. C.; FRAISSE, C. W.; CERBARO, V. A.; KARREI, M. Z.
Afiliação:  ALEXANDRE TAGLIARI LAZZARETTI, Instituto Federal Sul-Riograndense; VINICIUS RAFAEL SCHNEIDER, Instituto Federal Sul-Riograndense; ROBERTO WIEST, Instituto Federal Sul-Riograndense; DOUGLAS LAU, CNPT; JOSE MAURICIO CUNHA FERNANDES, CNPT; CLYDE W. FRAISSE, Universidade da Flórida; VINÍCIUS ANDREI CERBARO, Universidade da Flórida; MAURÍCIO Z. KARREI, Universidade da Flórida.
Título:  Implementação e comparação de técnicas de machine learning aplicadas à predição do desenvolvimento de populações de afídeos.
Ano de publicação:  2023
Fonte/Imprenta:  Revista Brasileira de Computação Aplicada, v. 15, n. 3, p. 25-37, nov. 2023.
DOI:  https://doi.org/10.5335/rbca.v15i3.13467
Idioma:  Português
Conteúdo:  Resumo: Os insetos ao atingirem um determinado nível populacional podem causar danos às plantas, sendo considerados pragas. Afídeos ou pulgões apresentam um alto potencial biótico e podem causar diferentes tipos de dano às plantas. Fatores meteorológicos como precipitações, ventos e temperatura interferem no crescimento populacional destes insetos. Este trabalho aplicou diferentes técnicas de machine learning com o objetivo de verificar a correlação existente entre variáveis meteorológicas e a dinâmica populacional dos afídeos. Foram implementados 4 (quatro) modelos obtendo-se as acurácias de 11,4% para Regressão Linear; 26,4% para o modelo de Rede Neural Artificial; 29,3% para Árvore de decisão e 41,4% para random forest. Abstract: Insects have an important degree of collaboration for the maintenance of the ecosystem on the planet. However, after reaching a certain population level and causing damage to plants, some insects are considered as pests and represent a threat to agriculture. Aphids insects that has characteristics to reach this state as it has a high biotic potential and can cause different types of damage to plants. Climatic data as precipitation, winds and temperatures affect the population quantity of these insects. Therefore, this work proposes to apply different machine learning techniques with the objective to verify the existing correlation between climatic variables and the population dynamics of aphids. It can be concluded that variables such as precipit... Mostrar Tudo
Palavras-Chave:  Artificial neural networks; Árvore de decisão; Decision tree; Exploratory Data; Extração de conhecimento; Knowledge extraction; Linear Regression; Random Forest; Redes Neurais Artificiais.
Thesagro:  Afídeo; Análise de Dados; Praga de Planta; Pulgão; Regressão Linear.
Thesaurus NAL:  Plant pests; Plants (botany).
Categoria do assunto:  --
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159411/1/Implementacao-e-comparacao-de-tecnicas-de-machine-learning-LAU.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Trigo (CNPT)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPT45611 - 1UPCAP - DD
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