dc.contributor.author |
Volpato, Margarete M. L. |
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dc.contributor.author |
Alves, Helena Maria R. |
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dc.contributor.author |
Vieira, Tatiana G. C. |
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dc.contributor.author |
Andrade, Lívia Naiara de |
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dc.contributor.author |
Soares, Wilian L. |
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dc.contributor.author |
Souza, Vanessa Cristina O. |
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dc.contributor.author |
Alvarenga, Miguel Thiago |
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dc.contributor.author |
Boell, Miler G. |
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dc.date.accessioned |
2015-07-03T14:50:51Z |
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dc.date.available |
2015-07-03T14:50:51Z |
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dc.date.issued |
2013 |
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dc.identifier.citation |
VOLPATO, M. M. L. et al. Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência de cercosporiose em cafeeiros. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 8., 2013, Salvador. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2013, 4 p. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://www.sbicafe.ufv.br:80/handle/123456789/3798 |
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dc.description |
Trabalho apresentado no VIII Simpósio de Pesquisa dos Cafés do Brasil |
pt_BR |
dc.description.abstract |
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%. |
pt_BR |
dc.format |
4 páginas |
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dc.language.iso |
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dc.publisher |
Embrapa Café |
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dc.subject |
Sensoriamento remoto |
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dc.subject |
Cercospora coffeicola |
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dc.subject |
Agrometeorologia |
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dc.subject.classification |
Cafeicultura::Pragas, doenças e plantas daninhas |
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dc.title |
Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência de cercosporiose em cafeeiros |
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dc.type |
Trabalho de Evento Científico |
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