Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/974577
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorVOLPATO, M. M.pt_BR
dc.contributor.authorALVES, H. M. R.pt_BR
dc.contributor.authorVIEIRA, T. G. C.pt_BR
dc.contributor.authorANDRADE, L. N. dept_BR
dc.contributor.authorSOARES, W. L.pt_BR
dc.contributor.authorSOUZA, V. C. O.pt_BR
dc.contributor.authorALVARENGA, M. T.pt_BR
dc.contributor.authorBOELL, M. G.pt_BR
dc.date.accessioned2013-12-20T11:11:11Zpt_BR
dc.date.available2013-12-20T11:11:11Zpt_BR
dc.date.created2013-12-20pt_BR
dc.date.issued2013pt_BR
dc.identifier.citationIn: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 8., 2013, Salvador. Sustentabilidade e inclusão Social. Brasília, DF: Embrapa Café, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/974577pt_BR
dc.descriptionO 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.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectCercospora coffeicolapt_BR
dc.subjectAgrometeorologiapt_BR
dc.titleMineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência de cercosporiose em cafeeiros.pt_BR
dc.typeArtigo em anais e proceedingspt_BR
dc.date.updated2014-01-07T11:11:11Zpt_BR
dc.subject.thesagroCafépt_BR
dc.subject.thesagroSensoriamento Remotopt_BR
riaa.ainfo.id974577pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate2014-01-07pt_BR
dc.contributor.institutionMARGARETE M. L. VALPATO, EPAMIG; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; TATIANA G. C. VIEIRA, EPAMIG; LIVIA NAIARA DE ANDRADE, UFLA; WILIAN L. SOARES, UFLA; VANESSA CRISTINA O. SOUZA, UNIFEI; MIGUEL THIAGO ALVARENGA, BOLSISTA; MILER G. BOELL, BOLSISTA.pt_BR
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (SAPC)

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Mineracaodedadosespectraisparamodelagem.pdf276,19 kBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Visualizar estatísticas

FacebookTwitterDeliciousLinkedInGoogle BookmarksMySpace