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Título: Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência de cercosporiose em cafeeiros.
Autoria: VOLPATO, M. M.
ALVES, H. M. R.
VIEIRA, T. G. C.
ANDRADE, L. N. de
SOARES, W. L.
SOUZA, V. C. O.
ALVARENGA, M. T.
BOELL, M. G.
Afiliação: MARGARETE 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.
Ano de publicação: 2013
Referência: In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 8., 2013, Salvador. Sustentabilidade e inclusão Social. Brasília, DF: Embrapa Café, 2013.
Conteúdo: 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%.
Thesagro: Café
Sensoriamento Remoto
Palavras-chave: Cercospora coffeicola
Agrometeorologia
Tipo do material: Artigo em anais e proceedings
Acesso: openAccess
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (SAPC)

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