SABIIA - Sistema Aberto e Integrado de Informação em Agricultura (Sabiia)

A web-based expert system for diagnosis of nutritional deficiency in sugarcane.

POLICASTRO, C. A.; CARVALHO, A. C. P. L. F.; DELBEM, A. C. B.; MATTOSO, L. H. C.; MINATTI, E.; FERREIRA, E. J.; BORATO, C. E.; ZANUS, M. C..

bitstream/item/195976/1/HYBRID.pdf

Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE)

Palavras-chave: Análise sensorial; Classificação; Inteligência artificial; Língua eletrônica; Case Based Reasoning; Enologia; Vinho.

Ano: 2007

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/542504

SILVA, F. C. da; MASSRUHÁ, S. M. F. S.; DEUS, R. S. de; SANTOS, A. D. dos; BARBIERI, V.; CRUZ, S. A. B. da; MALAVOLTA, E..

This paper presents a web-based expert system for diagnosis of plant nutrient disorders in sugarcane. This system aims to provide a guide to identification of essential and functional plant nutrient disorders in sugarcane to avoid deficiency and to solve nutritional problems arising from the development of this culture. It is directed toward the sugarcane farmer, research scientist, extension specialist, student, and consultant. The first version of system was developed using the virtual diagnosis framework developed by Embrapa and CENA/USP. The adopted development methodology and the current status of the system for diagnosis of nutritional deficiency in sugarcane are discussed in this paper. The experience acquired in the development of this expert...

Agricultura de precisão para o manejo da fertilidade do solo em sistema plantio direto.

Palavras-chave: Sistema especialista para internet; Deficiência nutricional em cana-de-açúcar; Inteligência artificial; Inferência dedutiva; Sugarcane; Expert systems; Artificial intelligence; Saccharum.

Ano: 2011

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/897665

Infoteca-e

MACHADO, P. L. O. de A.; BERNARDI, A. C. de C.; SILVA, C. A..

Agricultura de precisão e meio ambiente; Geoestatística aplicada à agricultura de precisão; Solos, clima e vegetação da região de Campos Gerais; Mapeamento da produtividade; Estudo de caso em agricultura de precisão: manejo de lavoura de soja na região de Campos Gerais, PR; Variabilidade de atributos de fertilidade e espacialização da recomendação de adubação e calagem para a soja; Avaliação espacializada do estado nutricional da soja; Aplicação de fertilizantes a taxas variáveis; Espacialização do estoque de carbono do solo em lavoura de soja; Uso de inteligência artificial em agricultura de precisão: redes Bayesianas e redes neurais; Agricultura de precisão: visão de uma instituição de pesquisa aplicada.

Tipo: Livro técnico (INFOTECA-E)

Palavras-chave: Mapeamento da produtividade; Geoestatística; DRIS; Adubação a taxas variáveis; Estoque de carbono; Inteligência artificial; Agricultura de precisão; Plantio direto.

Ano: 2004

URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/337351

Análise da precipitação pluvial anual e sazonal no Rio Grande do Sul por meio de técnicas de mineração de dados.

Aplicação de método baseado em fractais para detecção de correlações entre imagens AVHRR-NOAA e dados agroclimáticos em regiões produtoras de cana-de-açúcar.

BOSCHI, R. S.; OLIVEIRA, S. R. M.; ASSAD, E. D..

Em particular, as técnicas de mineração de dados são usadas, estrategicamente, na segmentação de zonas pluviometricamente homogêneas, por meio de agrupamento de dados (clusterização). A definição dessas zonas é fundamental para auxiliar a análise da precipitação pluvial em diferentes granularidades de dados. Desse modo o objetivo deste trabalho é analisar a variabilidade espaçotemporal da precipitação pluviométrica no Estado do Rio Grande do Sul, usando como subsídio técnicas de mineração de dados, e comparar as possíveis alterações ocorridas nas duas décadas analisadas.

Tipo: Resumo em anais de congresso (ALICE)

Palavras-chave: Precipitação pluvial; Mineração de dados; Inteligência artificial; Zonas pluviometricamente homogêneas; Chuva; Data mining; Artificial intelligence; Precipitation.

Ano: 2010

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/875090

ROMANI, L. A. S.; SOUSA, E. P. M. de; TRAINA JÚNIOR, C.; ZULLO JÚNIOR, J.; TRAINA, A. J. M..

O objetivo deste trabalho é identificar as correlações existentes entre variáveis obtidas a partir das imagens do sensor AVHRR/NOAA, como o NDVI, e variáveis agrometeorológicas. O trabalho apresenta a aplicação de um método baseado na teoria dos fractais para detecção de variáveis correlacionadas e identificação do conjunto de variáveis mais representativas para caracterizar o conjunto de dados. Uma série temporal de imagens AVHRR/NOAA foi fonte de dados para a avaliação do método de correlação fractal para a cultura de cana-de-açúcar nas principais áreas produtoras do estado de São Paulo, como será descrito na próxima seção.

Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE)

Palavras-chave: Imagens de satélites; Processamento de imagens; Dados agroclimáticos; Regiões produtoras de cana-de-açúcar; Imagens AVHRR-NOAA; Teoria dos fractais; Inteligência artificial; Image processing; Agricultura; Sensoriamento Remoto; Remote sensing; Sugarcane; Correlation.

Ano: 2009

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/48882

Artificial neural networks applied in forest biometrics and modeling: state of the art (January/2007 to July/2018).

CHIARELLO, F.; STEINER, M. T. A.; OLIVEIRA, E. B. de; ARCE, J. E.; FERREIRA, J. C..

Artificial Intelligence has been an important support tool in different spheres of activity, enabling knowledge aggregation, process optimization and the application of methodologies capable of solving complex real problems. Despite focusing on a wide range of successful metrics, the Artificial Neural Network (ANN) approach, a technique similar to the central nervous system, has gained notoriety and relevance with regard to the classification of standards, intrinsic parameter estimates, remote sense, data mining and other possibilities. This article aims to conduct a systematic review, involving some bibliometric aspects, to detect the application of ANNs in the field of Forest Engineering, particularly in the prognosis of the essential parameters for...

Artificial neural networks classify cotton genotypes for fiber length.

Palavras-chave: Bibliometric Review; Multilayer Perceptron; Forest Engineering Problems; Revisão sistemática; Revisão Bibliométrica; Inteligência artificial; Artificial intelligence; Systematic review.

Ano: 2019

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1115699

CARVALHO, L. P. de; TEODORO, P. E.; BARROSO, L. M. A.; FARIAS, F. J. C.; MORELLO, C. de L.; NASCIMENTO, M..

Fiber length is the main trait that needs to be improved in cotton. However, the presence of genotypes x environments interaction for this trait can hinder the recommendation of genotypes with greater length fibers. The aim of this study was to evaluate the adaptability and stability of the fibers length of cotton genotypes for recommendation to the Midwest and Northeast, using artificial neural networks (ANNs) and Eberhart and Russell method. Seven trials were carried out in the states of Ceará, Rio Grande do Norte, Goiás and Mato Grosso do Sul. Experimental design was a randomized block with four replications. Data were submitted to analysis of adaptability and stability through the Eberhart & Russell and ANNs methodologies. Based on these methods,...

Artificial neural networks compared with Bayesian generalized linear regression for leaf rust resistance prediction in Arabica coffee.

Palavras-chave: Inteligência artificial; Algodão; Gossypium Hirsutum; Gossypium Hirsutum Marie Galante; Genótipo; Cotton; Artificial intelligence; Genotype-environment interaction.

Ano: 2018

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1099791

SILVA, G. N.; NASCIMENTO, M.; SANT'ANNA, I. de C.; CRUZ, C. D.; CAIXETA, E. T.; CARNEIRO, P. C. S.; ROSADO, R. D. S.; PESTANA, K. N.; ALMEIDA, D. P. de; OLIVEIRA, M. da S..

The objective of this work was to evaluate the use of artificial neural networks in comparison with Bayesian generalized linear regression to predict leaf rust resistance in Arabica coffee (Coffea arabica). This study used 245 individuals of a F2 population derived from the self-fertilization of the F1 H511-1 hybrid, resulting from a crossing between the susceptible cultivar Catuaí Amarelo IAC 64 (UFV 2148-57) and the resistant parent Híbrido de Timor (UFV 443-03). The 245 individuals were genotyped with 137 markers. Artificial neural networks and Bayesian generalized linear regression analyses were performed. The artificial neural networks were able to identify four important markers belonging to linkage groups that have been recently mapped, while the...

Artificial neural networks to estimate the physical-mechanical properties of amazon second cutting cycle wood.

Palavras-chave: Inteligência artificial; Predição; Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Marcador molecular; Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Artificial intelligence; Genetic markers; Prediction.

Ano: 2017

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1069618

REIS, P. C. M. dos R.; SOUZA, A. L. de; REIS, L. P.; CARVALHO, A. M. M. L.; FREITAS, L. J. M. de; RÊGO, L. J. S.; LEITE, H. G..

Timber from the second cutting cycle may make up the majority of future crop volumetric. However, there are few studies of the physical and mechanical properties of this timber, which are important to support the consolidation of new species. This study aimed to use Artificial Neural Networks to estimate the physical and mechanical properties of wood from the Amazon, based on basic density. The properties were: shrinkage (tangential, radial and volumetric), static bending, parallel and perpendicular to the fiber compression, parallel and transverse to the fibers, Janka hardness, traction, splitting and shear. The estimate followed the tendency of the data observed for the tangential, radial and volumetric shrinkage. The network estimated the mechanical...

Árvore de decisão aplicada em dados de incubação de matrizes de postura Hy-Line W36

Palavras-chave: Modelagem; Inteligência artificial; Madeira; Tecnologia.

Ano: 2018

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1095097

Ciência e Agrotecnologia

Lima,Marcelo Gomes Ferreira; Rodrigues,Luiz Henrique Antunes.

Incubatório de ovos é um setor de grande importância na Avicultura de postura. Com a redução dos custos dos equipamentos de informática cresce o armazenamento de dados para gerenciamento do processo produtivo. A Mineração de Dados surge como uma técnica para identificar conhecimentos novos e úteis nos bancos de dados. Objetivou-se, neste trabalho, explorar a técnica Arvore de Decisão em banco de dados de incubatórios de matrizes de postura, visando a elaboração de padrões de incubação. Foram disponibilizados, pela empresa Hy-Line do Brasil Ltda, dados de incubação entre os anos de 2002 e 2006 da linhagem Hy-Line W-36. Dois experimentos foram realizados. Em um deles, valores acima dos estabelecidos pela empresa como desejado para o índice "fêmeas nascidas...

Árvores de decisão aplicadas na análise e no alerta da ferrugem do cafeeiro.

Palavras-chave: Mineração de dados; KDD; Inteligência artificial; Avicultura.

Ano: 2010

URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-70542010000600028

Infoteca-e

MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A..

A ferrugem do cafeeiro é a principal doença da cultura do café. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem e a sua previsão são importantes. Uma instância do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados foi realizada para avaliar a aplicação de árvores de decisão na análise e no alerta da ferrugem. As classes do atributo meta foram definidas por intervalos da taxa de progresso da doença. Dados meteorológicos, a carga pendente de frutos e o espaçamento entre plantas serviram de atributos preditivos. As árvores de decisão obtidas auxiliaram na compreensão de quais variáveis, e como as interações dessas variáveis, conduziram a ferrugem no campo. O modelo de alerta para lavouras com alta carga pendente de frutos apresentou...

Tipo: Boletim de Pesquisa e Desenvolvimento (INFOTECA-E)

Palavras-chave: Mineração de dados; Inteligência artificial; Modelagem; Café; Doença de planta; Coffee; Models; Plant disease.

Ano: 2009

URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/662782

Ciência em crise, futuro em risco.

Infoteca-e

LOPES, M. A..

bitstream/item/172238/1/Ciencia-em-crise-futuro-em-risco.pdf

Tipo: Artigo de divulgação na mídia (INFOTECA-E)

Palavras-chave: Inteligência artificial; Computação cognitiva; Conhecimento científico e tecnológico; Geração de conhecimento; Criatividade; Fundo patrimonial; Educação.

Ano: 2017

URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1087211

Classificação de distúrbios em folhas de macieiras utilizando redes neurais convolucionais.

Composição automatizada de serviços geográficos baseada em requisitos de qualidade de geodados.

NACHTIGALL, L. G..

2016

Tipo: Tese/dissertação (ALICE)

Palavras-chave: Aprendizado de máquina; Inteligência artificial; Redes neurais; Redes neurais convolucionais; Classificação de sintomas em plantas.

Ano: 2016

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1053681

Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops: a systematic review.

CRUZ, S. A. B. da..

A Arquitetura Orientada a Serviços representa um novo paradigma para desenvolvimento de aplicações em geoprocessamento, possibilitando o compartilhamento de recursos computacionais entre instituições em um ambiente de computação distribuído. A implementação dessas aplicações pode ser realizada através da composição de serviços, que consiste no procedimento de agregação de funcionalidades implementadas por serviços componentes disponíveis nesse ambiente. A modelagem do problema de construção automatizada de composições como um problema de planejamento em Inteligência Artificial (IA) é uma das abordagens propostas na literatura visando a utilização otimizada destes serviços componentes. No contexto de geoprocessamento, no entanto, as soluções propostas...

Tipo: Tese/dissertação (ALICE)

Palavras-chave: Composição de serviços geográficos; Arquitetura orientada a serviços; Serviços web; Inteligência artificial; Web services; Artificial intelligence.

Ano: 2011

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/951971

PATRICIO, D. I.; RIEDER, R..

bitstream/item/185724/1/ID44405-2008CompElectroAgricv153p69.pdf

Description of epidemics of coffee rust with neural networks

Palavras-chave: Inteligência artificial; Agricultura de Precisão; Precision agriculture; Artificial intelligence; Computer vision.

Ano: 2018

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1099103

Trop. Plant Pathol.

PINTO,AUGUSTO CARLOS S.; POZZA,EDSON A.; SOUZA,PAULO E. DE; POZZA,ADÉLIA A. A.; TALAMINI,VIVIANE; BOLDINI,JULIANA M.; SANTOS,FLORISVALDA S..

The objective of this paper was to evaluate the potential of neural networks (NN) as an alternative method to the basic epidemiological approach to describe epidemics of coffee rust. The NN was developed from the intensities of coffee (Coffea arabica) rust along with the climatic variables collected in Lavras-MG between 13 February 1998 and 20 April 2001. The NN was built with climatic variables that were either selected in a stepwise regression analysis or by the Braincel® system, software for NN building. Fifty-nine networks and 26 regression models were tested. The best models were selected based on small values of the mean square deviation (MSD) and of the mean prediction error (MPE). For the regression models, the highest coefficients of determination...

Desenvolvimento e validação de um sistema especialista para identificar fungos na análise sanitária de sementes

Palavras-chave: Inteligência artificial; Epidemiologia; Hemileia vastatrix; Coffea arabica.

Ano: 2002

URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-41582002000500013

Rev. bras. sementes

Alves,Marcelo de Carvalho; Pozza,Edson Ampélio; Machado,José da Cruz; Carvalho,Maria das Graças Guimarães.

Objetivou-se com o presente trabalho desenvolver e validar um Sistema Especialista (SE) para auxiliar na detecção de fungos em análises de sanidade de sementes. O SE possui opções que permitem auxiliar a identificação de 46 fungos de importância econômica que ocorrem em sementes de algodão, arroz, cenoura, feijão, girassol, milho, soja, sorgo e trigo, submetidas ao teste de incubação em papel de filtro ('blotter test'). São apresentadas fotografias dos patógenos nas sementes e em lâminas, sob diferentes aumentos do estereomicroscópio e microscópio composto. Para aumentar o nível de certeza do usuário, textos referentes às fotografias e glossário de termos técnicos foram incluídos. O sistema fornece nível de confiança (porcentagem de acerto) na resposta ao...

Estimação da evapotranspiração de referência no estado do Rio de Janeiro usando redes neurais artificiais

Palavras-chave: Patologia; Inteligência artificial; Identificação de fungos.

Ano: 2006

URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-31222006000100025

AGRIAMBI

Zanetti,Sidney S.; Sousa,Elias F.; Carvalho,Daniel F. de; Bernardo,Salassier.

Propor uma rede neural artificial (RNA) para estimar a evapotranspiração de referência (ETo) em função das coordenadas de posição geográfica e da temperatura do ar no Estado do Rio de Janeiro, motivou a realização do presente estudo. Os dados utilizados no treinamento da rede foram obtidos de 17 séries históricas de elementos climáticos localizadas nesse Estado. A ETo diária calculada pelo método de Penman-Monteith (FAO-56) foi utilizada como referência para treinar as redes. As RNAs, do tipo perceptron de múltiplas camadas, foram treinadas para estimar a ETo em função da latitude, longitude, altitude, temperatura média do ar, amplitude térmica diária e dia do ano. Após o treinamento com várias configurações de rede, selecionou-se a que apresentou o melhor...

Genome-wide association study for backfat thickness in Canchim beef cattle using Random Forest approach.

Palavras-chave: Elementos climáticos; Inteligência artificial; Modelos empíricos.

Ano: 2008

URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662008000200010

MOKRY, F. B.; HIGA, R. H.; MUDADU, M. de A.; LIMA, A. O. de; MEIRELLES, S. L. C.; SILVA, M. V. G. B. da; CARDOSO, F. F.; OLIVEIRA, M. M. de; URBINATI, I.; NICIURA, S. C. M.; TULLIO, R. R.; ALENCAR, M. M. de; REGITANO, L. C. de A..

Background: Meat quality involves many traits, such as marbling, tenderness, juiciness, and backfat thickness, all of which require attention from livestock producers. Backfat thickness improvement by means of traditional selection techniques in Canchim beef cattle has been challenging due to its low heritability, and it is measured late in an animal?s life. Therefore, the implementation of new methodologies for identification of single nucleotide polymorphisms (SNPs) linked to backfat thickness are an important strategy for genetic improvement of carcass and meat quality. Results: The set of SNPs identified by the random forest approach explained as much as 50% of the deregressed estimated breeding value (dEBV) variance associated with backfat thickness,...