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Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência de cercosporiose em cafeeiros

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dc.contributor.author Volpato, Margarete M. L.
dc.contributor.author Alves, Helena Maria R.
dc.contributor.author Vieira, Tatiana G. C.
dc.contributor.author Andrade, Lívia Naiara de
dc.contributor.author Soares, Wilian L.
dc.contributor.author Souza, Vanessa Cristina O.
dc.contributor.author Alvarenga, Miguel Thiago
dc.contributor.author Boell, Miler G.
dc.date.accessioned 2015-07-03T14:50:51Z
dc.date.available 2015-07-03T14:50:51Z
dc.date.issued 2013
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
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 pt_BR
dc.language.iso pt_BR pt_BR
dc.publisher Embrapa Café pt_BR
dc.subject Sensoriamento remoto pt_BR
dc.subject Cercospora coffeicola pt_BR
dc.subject Agrometeorologia pt_BR
dc.subject.classification Cafeicultura::Pragas, doenças e plantas daninhas pt_BR
dc.title Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência de cercosporiose em cafeeiros pt_BR
dc.type Trabalho de Evento Científico pt_BR

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49_VIII-SPCB-2013.pdf 282.9Kb application/pdf Visualizar/Abrir ou Pre-visualizar

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