https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/item/336 Tese/dissertação (CPATSA) 2026-07-02T19:35:23Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1187673 Título: Predição e detecção de Desordens Fisiológicas e Antracnose em mangas usando Espectroscopia do Visível ao Infravermelho próximo (VIS-NIR) e aprendizado de máquinas. Autoria: ALVES, J. da S. Conteúdo: A manga é um fruto altamente perecível e particularmente suscetível a patologias póscolheita, como a antracnose e os distúrbios fisiológicos, que representam importantes obstáculos à produção e à comercialização, resultando em elevadas perdas econômicas. Uma característica comum a essas condições é o fato de os sintomas se manifestarem apenas após a colheita, durante o amadurecimento dos frutos, o que dificulta a detecção precoce e o manejo adequado. Nesse contexto, este estudo teve como objetivo desenvolver metodologias não destrutivas baseadas em espectroscopia Vis-NIR associada a algoritmos de aprendizado de máquina para a detecção e a predição de distúrbios fisiológicos e antracnose em mangas. No primeiro experimento, foi desenvolvida uma abordagem para a detecção não destrutiva de distúrbios fisiológicos internos (corte negro, tecido esponjoso, semente gelatinosa e nariz mole) utilizando espectros Vis-NIR de frutos intactos de três cultivares. Os espectros foram adquiridos na colheita e após o armazenamento, e a incidência dos distúrbios foi confirmada por avaliação visual após o corte longitudinal dos frutos. Modelos baseados em diferentes algoritmos de aprendizado de máquina (J48, Random Forest, Multilayer Perceptron, SMO e LibSVM) foram avaliados por validação cruzada. A discriminação entre frutos saudáveis e frutos com distúrbios foi alcançada com acurácia variando de 72,3% a 97,0% para espectros coletados na colheita e de 63,7% a 96,2% para espectros coletados após o amadurecimento. Para os espectros coletados na colheita, os melhores resultados foram obtidos com RF e MLP para corte negro, J48 para tecido esponjoso e LibSVM para nariz mole e semente gelatinosa. Para os espectros de frutos armazenados, o melhor desempenho foi observado com SMO para semente gelatinosa e tecido esponjoso, e com RF para nariz mole e corte negro. No segundo experimento, a espectroscopia Vis-NIR foi aplicada para a detecção da antracnose em estágio de infecção latente e para a quantificação da severidade dos sintomas em mangas ‘Palmer’. Os frutos foram inoculados com uma suspensão de conídios de Colletotrichum sp. (1 × 10⁶ conídios mL⁻¹), e os espectros (330–1100 nm) foram adquiridos diariamente durante cinco dias consecutivos. Modelos de classificação foram desenvolvidos para discriminar frutos sadios de frutos inoculados, porém assintomáticos, e modelos de regressão foram ajustados para a predição do tamanho da lesão em frutos sintomáticos, utilizando a faixa espectral de 420–1050 nm. Oito algoritmos de classificação e cinco de regressão foram avaliados, com destaque para Random Forest, que apresentou o melhor desempenho, alcançando 93,8% de acurácia no treinamento e 88,2% no teste para a detecção de frutos assintomáticos, além de coeficientes de determinação (R²) superiores a 0,7 na predição da severidade da doença. De forma geral, os resultados demonstram que a espectroscopia Vis-NIR associada ao aprendizado de máquina é uma ferramenta promissora para a detecção precoce e não destrutiva de distúrbios fisiológicos e antracnose em mangas, contribuindo para o monitoramento da qualidade dos frutos e para a redução de perdas na cadeia produtiva. 2026-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1187076 Título: Desempenho ecofisiológico de genótipos de milheto para alimentação animal frente ao déficit hídrico em diferentes épocas de plantio. Autoria: NASCIMENTO, R. A. do Conteúdo: A mudança climática tem impactado a produção agrícola, especialmente o desenvolvimento de gramíneas utilizadas na alimentação de rebanhos. Nesse contexto, esta pesquisa teve como objetivo selecionar genótipos de milheto com maior potencial de adaptação ao déficit hídrico, por meio da avaliação do desempenho biométrico, produtivo e fisiológico, visando ampliar a oferta de forragem em ambientes com limitação hídrica. O experimento foi conduzido em casa de vegetação utilizando oito genótipos de milheto, semeados em junho e setembro de 2024, em delineamento fatorial 2 × 8 × 2 (épocas de plantio × genótipos × disponibilidades hídricas), com quatro repetições, sob níveis de 100% e 50% da capacidade de retenção de água no solo. Foram avaliadas variáveis biométricas, produtivas e fisiológicas, incluindo massa seca total, massa seca da parte aérea e raízes, rendimento de grãos, eficiência do uso da água, condutância estomática, transpiração, fotossíntese e carbono interno. Os resultados evidenciaram respostas diferenciadas entre os genótipos, com influência significativa da época de plantio e da disponibilidade hídrica, destacando a importância da interação genótipo × ambiente. A massa seca total destacou-se como uma das variáveis mais eficientes na discriminação dos genótipos quanto à adaptação ao estresse hídrico, por refletir o desempenho integrado da planta, integrando os efeitos fisiológicos e morfológicos no crescimento vegetal. Sob déficit hídrico moderado, especialmente no plantio em setembro, os genótipos IPA BULK e M-77 apresentaram melhor desempenho, com maiores valores de biomassa, eficiência no uso da água e estabilidade produtiva, associados a respostas fisiológicas como redução da condutância estomática e ajuste no padrão de transpiração. O genótipo BRS 1501 também apresentou desempenho fisiológico estável, enquanto BRS 1503 apresentou melhor desempenho sob irrigação plena. Em contrapartida, o genótipo M-69 apresentou os menores valores de rendimento de grãos e reduções em variáveis biométricas e fisiológicas, evidenciando maior sensibilidade ao déficit hídrico. Genótipos como M-21 e MT-184 apresentaram comportamento intermediário, com maior estabilidade entre épocas de plantio. Conclui-se que os genótipos IPA BULK e M-77 apresentam maior potencial para cultivo em condições de déficit hídrico, sendo recomendados para sistemas produtivos no Semiárido. Por outro lado, genótipos como M-69 não são indicados para essas condições. A seleção adequada de genótipos constitui estratégia fundamental para aumentar a eficiência do uso da água, garantir a estabilidade produtiva e fortalecer a resiliência dos sistemas forrageiros frente à mudança climática, podendo ainda subsidiar programas de melhoramento genético e aplicação em regiões com condições edafoclimáticas semelhantes. 2026-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1186942 Título: Seleção de genótipos de Manihot tolerantes ao déficit hídrico. Autoria: SANTOS, C. B. dos Conteúdo: A restrição hídrica pode reduzir tanto a oferta, quanto a qualidade das plantas forrageiras, com impactos diretos sobre o desempenho animal. Nesse contexto, o presente estudo teve como objetivo selecionar genótipos de Manihot com maior tolerância ao déficit hídrico, visando ampliar a oferta de forragens e contribuir para a sustentabilidade dos sistemas de produção animal diante dos cenários atuais e de mudança climática. O experimento foi conduzido em casa de vegetação, em delineamento inteiramente casualizado, com arranjo fatorial 4 x 5 (quatro níveis de disponibilidade hídrica: 25, 50, 75 e 100% e cinco genótipos de Manihot: A:24, A:79, A:102, A:EL e A:GO), com quatro repetições, totalizando 80 plantas. Após 203 dias, foram avaliados parâmetros biométricos e produtivos. Os dados foram analisados por Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise de Variância (ANOVA). A PCA mostrou que a massa fresca e seca das folhas foram variáveis-chave para distinguir o desempenho dos genótipos, explicando 81.3% da variação total nos dois primeiros componentes. A menor disponibilidade hídrica (25%) reduziu significativamente a massa seca das folhas e das plantas. Os genótipos A:24 e A:GO apresentaram maior massa fresca do caule em níveis hídricos de 97.59 e 83.74%, respectivamente. A maior massa seca das folhas foi dos genótipos A:24, A:102, A:EL e A:GO, com 72 e 92% de disponibilidade hídrica. Os genótipos A:24, A:102 e A:GO apresentaram maior produção total de massa seca em disponibilidade hídrica de 80-90%. Conclui-se que os genótipos A:24 Pornunça (Manihot sp.) e A:GO Mandioca (Manihot esculenta Crantz) destacaram-se por sua tolerância ao déficit hídrico, apresentando bom crescimento e produção satisfatórios, mesmo sob restrição de água. Na prática, esses resultados indicam o potencial desses materiais para compor sistemas forrageiros mais resilientes, contribuindo para maior estabilidade na oferta de alimento animal em períodos de estiagem. Ademais, os genótipos avaliados integram o processo de seleção do programa de melhoramento de forrageiras nativas, reforçando a importância da identificação de materiais adaptados às condições de estresse hídrico como estratégia para fortalecer a sustentabilidade da produção pecuária em regiões vulneráveis às mudanças climáticas. 2026-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1186827 Título: Determinação dos níveis mínimos de O2 necessários para maximizar a conservação da qualidade de mangas ‘Keitt’ durante o transporte em contêineres de atmosfera controlada. Autoria: SANTOS, M. de S. Conteúdo: Limite mínimo de oxigênio em mangas: bases fisiológicas e aplicações em atmosfera controlada e atmosfera controlada dinâmica; Determinação dos limites mínimos de oxigênio para a máxima inibição da respiração aeróbica e conservação da qualidade de mangas ‘Keitt’ em atmosfera controlada; Validação dos níveis mínimos de oxigênio em atmosfera controlada convencional e atmosfera controlada dinâmica para o transporte marítimo de mangas ‘Keitt’ para mercados distante. 2026-01-01T00:00:00Z