Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência de cercosporiose em cafeeiros.
O monitoramento fitossanitário possibilita prever o aparecimento ou aumento de intensidade da cercosporiose (Cercospora coffeicola Berkeley & Cooke) em cafeeiros. Tradicionalmente esse monitoramento é baseado em observação de períodos críticos ocorridos. Entretanto uma das maiores dificuldades para se utilizar esse tipo de monitoramento é a aquisição de dados climáticos. Uma alternativa para superar este problema é utilizar dados e produtos de imagens de satélites, em função da cobertura espacial e temporal, e de sua relação com as variações do clima e da vegetação de uma região. Uma das dificuldades para realização desse estudo é o grande número de dados gerados, por isso optou-se pela metodologia de mineração de dados, etapa principal do processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD). O presente estudo objetivou aplicar técnicas de mineração de dados para encontrar modelos de dados climáticos e espectrais associados à ocorrência da Cercosporiose em cafeeiros. As coletas de dados de campo foram realizadas na fazenda experimental da EPAMIG, em e São Sebastião de Paraíso, MG, e os dados espectrais foram adquiridos pelo sensor MODIS do satélite Terra. Os modelos gerados mostraram que a temperatura média foi o atributo de maior separabilidade na totalidade dos dados climático estudados com taxa de acerto de 67%.
| Main Authors: | , , , , , , , |
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| Other Authors: | |
| Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
| Language: | pt_BR por |
| Published: |
2013-12-20
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| Subjects: | Cercospora coffeicola, Agrometeorologia., Café, Sensoriamento Remoto., |
| Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/974577 |
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