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

MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A.; MORAES, S. A. de.

Uma árvore de decisão foi desenvolvida com o objetivo de auxiliar na compreensão de manifestações epidêmicas da ferrugem do cafeeiro causada por Hemileia vastatrix. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da ferrugem foram agrupadas em três classes: redução ou estagnação - TX1; crescimento moderado (até 5p.p.) - TX2; e crescimento acelerado (acima de 5p.p.)- TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos do cafeeiro (Coffea arabica) e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi treinada com 364 exemplos preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. Ela classificou corretamente...

Analysis of the vegetation phenology from the Alto Paraguai basin throught the representation of harmonic cycles of EVI/MODIS time-series.

Palavras-chave: Bases de dados; Árvore de decisão; Ferrugem do cafeeiro; Mineração de dados; Decision tree; Data mining; Café; Hemileia vastatrix; Coffea arabica.

Ano: 2008

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/9608

ANTUNES, J. F. G.; ESQUERDO, J. C. D. M.; LAMPARELLI, R. A. C.; RODRIGUES, L. H. A..

The Alto Paraguai Basin (BAP) is of strategic importance for Brazil, due to its ecological diversity of landscape, especially because it includes the Pantanal floodplain. The harmonic analysis can be used in remote sensing time-series data to study the cyclic behavior of vegetation indices. The visual representation of harmonic terms can hel image interpretation through the combination of colors in the HLS (Hue, Lightness, Saturation) space which provides a soft visual transition effect between the cycles. The objective of this study was to analyze the vegetation phenology of the BAP using the harmonic analysis applied to an EVI (Enhanced Vegetation Index) time-series data from MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) during 10 hydrologic...

Aplicabilidade do modelo de balanço de nitrogênio para previsão de resposta da cana-de-açúcar ao fertilizante nitrogenado.

Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Processamento de imagens; Análise harmônica; Harmonic analysis; Transformação HLS; HLS transform; Fenologia; Remote sensing.

Ano: 2013

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/967222

BERGAMASCO, A. F.; SILVA, F. C. da; RODRIGUES, L. H. A.; TRIVELIN, P. C. O..

Fertilização nitrogenada na cultura da cana-de-açúcar. Modelagem matemática.

Tipo: Comunicado Técnico (INFOTECA-E)

Palavras-chave: Modelo de balanço de nitrogênio; Cana-de-açúcar; Fertilizante nitrogenado.

Ano: 2002

URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/8630

Árvore de decisão na análise de epidemias da ferrugem do cafeeiro.

O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma árvore de decisão para analisar epidemias da ferrugem do cafeeiro. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem é importante e pode servir de base para a decisão sobre as medidas de controle a adotar e o melhor momento de implementá-las. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da doença foram agrupadas em três classes: declínio ou estagnação - TX1; crescimento até 5 pontos percentuais - TX2; e crescimento acima de 5 pontos percentuais - TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi induzida de 364 exemplos preparados a partir...

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

Palavras-chave: Modelos; Descoberta de conhecimento em bases de dados; Mineração de dados; Cafeeiro; Ferrugem do cafeeiro; Árvore de decisão; Análise de epidemias; Agricultura; Doença de planta; Café; Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Data mining.

Ano: 2009

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/82922

Árvores de decisão induzidas pelo weka para alerta da ferrugem do cafeeiro em lavouras com alta carga pendente.

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

O objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão com o software livre Weka para alerta da ferrugem do cafeeiro em lavouras com alta carga pendente de frutos e comparar esses modelos com as árvores de decisão induzidas por um software proprietário. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais (p.p.) na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária, a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. As árvores de decisão induzidas pelo Weka tiveram desempenho...

Data mining to estimate broiler mortality when exposed to heat wave.

Palavras-chave: Doença de plantas; Previsão da ferrugem do cafeeiro; Modelos de alerta; Mineração de dados; Árvores de decisão; Software livre Weka; Modelagem; Tecnologia da informação (TI); Coffea arabica; Hemileia vastatrix; Data mining.

Ano: 2009

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/512946

VALE, M. M.; MOURA, D. J. de; NÄÄS, I. de A.; OLIVEIRA, S. R. de M.; RODRIGUES, L. H. A..

Heat waves usually result in losses of animal production since they are exposed to thermal stress inducing an increase in mortality and consequent economical losses. Animal science and meteorological databases from the last years contain enough data in the poultry production business to allow the modeling of mortality losses due to heat wave incidence. This research analyzes a database of broiler production associated to climatic data, using data mining techniques such as attribute selection and data classification (decision tree) to model the impact of heat wave incidence on broiler mortality. The temperature and humidity index (THI) was used for screening environmental data. The data mining techniques allowed the development of three comprehensible...

Desenvolvimento e seleção de modelos de alerta para a ferrugem do cafeeiro em anos de alta carga pendente de frutos.

Palavras-chave: ITU; Frango de corte; Dados ambientais; Mineração de dados; Agropecuária; Data mining.

Ano: 2008

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/5708

DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; THAMADA, T. T.; MEIRA, C. A. A..

RESUMO: Este trabalho teve como objetivo desenvolver e selecionar modelos de alerta para predizer o aumento da taxa de progresso mensal da ferrugem do cafeeiro para lavouras em anos de alta carga pendente de frutos. Os modelos foram desenvolvidos por meio de quatro técnicas de mineração de dados: redes neurais artificiais, árvores de decisão, máquinas de vetores suporte e florestas aleatórias. A seleção dos modelos ocorreu de forma gráfica e por meio de suas medidas de desempenho e o resultado mostrou que os modelos desenvolvidos neste trabalho apresentaram desempenho superior a outros previamente desenvolvidos. Estes modelos de alerta fornecem melhores subsídios para o monitoramento da doença da ferrugem do cafeeiro em anos de alta carga pendente de frutos.

Mapeamento do cultivo da cana-de-açúcar por meio da classificação de séries temporais de dados MODIS.

Palavras-chave: Ferrugem do cafeeiro; Modelos de alerta; Doenças de plantas; Mineração de dados; Modelagem; Data mining; Models; Plant diseases and disorders.

Ano: 2013

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/973580

ANTUNES, J. F. G.; LAMPARELLI, R. A. C.; RODRIGUES, L. H. A..

O objetivo deste trabalho foi mapear o cultivo da cana-de-açúcar por meio da classificação baseada em redes neuro-fuzzy utilizando séries temporais de índices de vegetação MODIS, no Estado de São Paulo, ao longo das safras 2004/2005 a 2011/2012.

Mineração de dados climáticos para previsão de geada e deficiência hídrica para as culturas do café e da cana-de-açúcar para o Estado de São Paulo.

Palavras-chave: Cana-de-açúcar; Processamento de imagem; Análise harmônica; Redes neuro-fuzzy; Harmonic analysis; Neuro-fuzzy networks; Sensoriamento remoto; Remote sensing; Image analysis; Sugarcane.

Ano: 2015

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1028707

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

Introdução. Mineração de dados. O Estado de São Paulo e o agronegócio. Café e cana-de-açucar. Geada x café. Deficiência hídrica x café x. Cana-de-açúcar. Previsão meteorológica. Metodologia. Resultados esperados.

Tipo: Documentos (INFOTECA-E)

Palavras-chave: Mineração de dados; Previsão de geada; Deficiência hídrica; Café; Cana-de-açúcar.

Ano: 2002

URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/8675

Mineração de dados no desenvolvimento de sistemas de alerta contra doenças de culturas agrícolas.

Este artigo apresenta um projeto de pesquisa em execução com a finalidade de avaliar a aplicação de tarefas de mineração de dados no desenvolvimento de sistemas de alerta contra doenças de culturas agrícolas. Através de processos de descoberta de conhecimento em bancos de dados, espera-se obter modelos de previsão para a ferrugem do cafeeiro (Hemileia vastatrix) e para a mancha preta do amendoim (Çercosporidium personatum), tal que possam vir a fazer parte futuramente de um sistema de monitoramento agrometeorológico.

Mineração de dados para classificação das fases fenológicas da cultura da cana-de-açúcar utilizando dados do sensor modis e de precipitação.

Palavras-chave: Descoberta de conhecimento em bancos de dados; Sistema de previsão; Modelo de previsão; Mancha preta do amendoim; Ferrugem do cafeeiro; Mineração de dados; Knowledge discovery in databases; Prediction system; Data mining; Hemileia vastatrix; Cercosporidium personatum; Predictive models.

Ano: 2005

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/8175

ANTUNES, J. F. G.; OLIVEIRA, S. R. de M.; RODRIGUES, L. H. A..

RESUMO: Os dados do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) fornecem coberturas de áreas com grande extensão e alta periodicidade, características fundamentais que possibilitam o monitoramento de culturas agrícolas estratégicas para o Brasil, como a da cana-de-açúcar. A mineração de dados é uma abordagem promissora para melhorar a análise de dados de sensoriamento remoto. O objetivo deste trabalho foi aplicar técnicas de mineração de dados para classificação das fases fenológicas da cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, utilizando dados MODIS e, também, de precipitação que auxiliam na caracterização do ciclo de desenvolvimento da cultura. As abordagens de seleção de atributos mostraram que todos os atributos do conjunto de dados foram...

Modelo de balanço de nitrogênio no sistema solo-cana-de-açúcar.

Palavras-chave: Sensoriamento remoto; Seleção de atributos; Árvore de decisão; Descoberta do conhecimento; Mineração de dados; Recuperação da informação; Remote sensing; Information retrieval.

Ano: 2011

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/903826

BERGAMASCO, A. F.; RODRIGUES, L. H. A.; SILVA, F. C. da; TRIVELIN, P. C. O..

O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de açúcar (Saccharum spp). A queima do canavial visando facilitar a colheita está sendo proibida no Estado de São Paulo. As maiores limitações à produtividade da cana estão relacionados a disponibilidade de nutrientes minerais nos solos, com destaque ao nitrogênio (N), mas sem a queima prévia da cana, a cobertura pela palhada irá provocar mudanças no manejo da cultura e na dinâmica do N. O uso da modelagem matemática reduz a necessidade de experimentos e facilita a sistematização de conhecimentos. O modelo CANEGRO, do software DSSAT, é usado para simular o crescimento e o rendimento da cana-de-açúcar, mas é recente na literatura internacional e não possui um módulo que execute o balanço de N. Assim, este estudo...

Modelo de balanço de nitrogênio para a cana-de-açúcar fase II - construção de modelo software STELLA.

Palavras-chave: Sistema de suporte à decisão; Software DSSAT; Modelo Canegro; Modelo Ceres; Simulação; Cana de Açúcar; Sugarcane.

Ano: 2002

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/8531

BERGAMASCO, A. F.; SILVA, F. C. da; RODRIGUES, L. H. A.; TRIVELIN, P. C. O..

A cultura da cana-de-açúcar vem sofrendo mudanças, de âmbitos tecnológicos e sociais, profundas nesta década, procurando se adaptar às demandas de produção com alta produtividade, competitividade e respeito ao meio ambiente. Apesar de o Brasil ser o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, ainda pratica a queima da palha do canavial para facilitar a colheita, o que gera prejuízos econômicos, sociais e ambientais. Sem essa queima (Decreto n.° 42056 do Estado de SP), a cobertura do solo pela palhada irá provocar significativas mudanças no manejo da cultura e na dinâmica do nitrogênio. Dada a complexibilidade do ciclo de nitrogênio no solo, seus vários caminhos de transformação, e as variações climáticas, é difícil a determinação do melhor manejo do...

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

Palavras-chave: Modelo matemático; Cana-de-açucar; Adubação nitrogenda; Software ESTELLA; Modelagem matemática; Sugar cane; Modeling.

Ano: 2002

URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/8690

Modelo de balanço de nitrogênio para cana-de-açúcar: fase I - análise teórica e ajustes.

BERGAMASCO, A. F.; SILVA, F. C. da; RODRIGUES, L. H. A.; TRIVELIN, P. C. O..

O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, sendo que a queima da palha do canavial visando facilitar a colheita ainda é muito praticada. Essa prática vem sendo questionada pela alta emissão de gases, além de provocar perdas de nutrientes para as plantas, facilitar o aparecimento de ervas daninhas e erosão. As maiores limitações à produtividade da cana-de-açúcar, estão relacionados à disponibilidade de quantidades adequadas de nutrientes minerais nos solos, com destaque ao nitrogênio (N), mas, sem a queima prévia da cana, a cobertura pela palhada irá provocar mudanças no manejo da cultura e na dinâmica do N. O uso da modelagem matemática reduz a necessidade de experimentos e facilita a sistematização de conhecimentos sobre esse tema. O modelo...

Tipo: Outras publicações técnicas (INFOTECA-E)

Palavras-chave: Modelo matemático; Simulação; Cana-de-açúcar; Adubação nitrogenada; Balanço de nitrogênio; Mathematical models; Simulation models; Sugarcane; Nitrogen balance.

Ano: 2001

URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/handle/doc/8306

Modelos de predição da ferrugem do cafeeiro (Hemileia vastatrix Berkeley & Broome) por técnicas de mineração de dados.

DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; MEIRA, C. A. A..

RESUMO: A ferrugem é a principal doença do cafeeiro, podendo gerar perdas significativas na produção, caso medidas de controle não sejam adotadas. Modelos de alerta de doenças agrícolas são capazes de gerar informações para aplicações de defensivos somente quando necessário, reduzindo gastos por parte do produtor e impactos ambientais. Objetivou-se, neste trabalho, desenvolver, comparar e selecionar modelos de alerta baseados em técnicas de mineração de dados para a predição da ferrugem do cafeeiro, em anos de alta e baixa carga pendente de frutos. Foram utilizados dados obtidos em lavouras de café em produção, ao longo de 13 anos (1998-2011). Vinte e três atributos foram considerados como variáveis independentes (preditoras) e, como variável dependente, a...

Modelos em árvore de decisão para alerta da ferrugem do cafeeiro.

Palavras-chave: Ferrugem do cafeeiro; Alerta de doenças; Florestas aleatórias; Máquinas de vetores suporte; Redes neurais artificiais; Árvores de decisão; Decision tree; Neural networks.

Ano: 2014

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/991078

O objetivo deste trabalho foi desenvolver modelos em árvore de decisão para alerta da ferrugem do cafeeiro. Dados de oito anos de incidência mensal da doença no campo foram transformados em valores binários, considerando o limite de 5 pontos percentuais na taxa de infecção. Dois modelos foram gerados a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas,, sendo um para lavouras com alta carga pendente de frutos e outro para lavouras com baixa carga pendente. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar 5 pontos percentuais. A acurácia do modelo para lavouras com alta carga pendente foi de 81%, calculada por validação cruzada. Este modelo apresentou bons resultados também para outras...

Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro.

Palavras-chave: Modelos; Predição de doenças de plantas; Mineração de dados; Árvore de decisão; Cafeeiro; Plantas; Data mining; Decision tree; Agricultura; Café; Coffea Arábica; Ferrugem; Hemileia Vastatrix.

Ano: 2009

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/82887

DI GIROLAMO NETO, C.; RODRIGUES, L. H. A.; THAMADA, T. T.; MEIRA, C. A. A..

Resumo. Este trabalho procurou avaliar o potencial de técnicas de mineração de dados no desenvolvimento de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. Foram avaliadas quatro técnicas: Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão, Support Vector Machines e Random Forest. A avaliação dos modelos gerados mostrou que as duas últimas técnicas geram modelos com maior taxa de acerto e melhores medidas de sensitividade e especificidade. As Redes Neurais Artificiais geraram modelos com alto valor de sensitividade, enquanto que as Árvores de Decisão obtiveram desempenho inferior quando comparadas às demais técnicas. O balanceamento de classes se mostrou um procedimento fundamental na melhora da taxa de acerto dos modelos.

Predição da taxa de progresso da ferrugem do cafeeiro por meio de ensembles.

Palavras-chave: Mineração de dados; Modelos de alerta; Ferrugem do cafeeiro; Redes neurais; Árvore de decisão; Data mining; Decision tree; Random forest; Support vector machines; Coffee rust; Neural networks.

Ano: 2013

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/971782

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

Este trabalho apresenta um processo de desenvolvimento de modelos preditivos por meio de ensembles, que irão predizer aumentos na taxa de progresso da ferrugem do cafeeiro, a partir de dados meteorológicos e de incidência mensal da doença em lavouras de alta ou baixa carga pendente de fruto. Desenvolver ensembles visa identificar e entender os fatores climáticos que favorecem a ocorrência da ferrugem tardia. Posteriormente, os ensembles serão incorporados ao SafCafe, um sistema de alerta, para auxiliar técnicos da Fundação Procafé na elaboração de boletins mensais de aviso fitossanitários.

Preparação de dados e extração de padrões para aplicação em alertas fitossanitários para a cultura do café.

Palavras-chave: Modelos de alerta; Modelagem; Mineração de dados; Ferrugem tardia; Modeling; Data mining; Late rust; Hemileia vastatrix; Models; Warning models.

Ano: 2015

URL: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/handle/doc/1019303