Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência da broca do café.

VOLPATO, M. M. L.; ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C.; BOELL, V. G.; SOUZA, J. C. de; BOELL, M. G.; SOARES, W. L.

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Campo DC	Valor	Idioma
dc.contributor.author	VOLPATO, M. M. L.	pt_BR
dc.contributor.author	ALVES, H. M. R.	pt_BR
dc.contributor.author	VIEIRA, T. G. C.	pt_BR
dc.contributor.author	BOELL, V. G.	pt_BR
dc.contributor.author	SOUZA, J. C. de	pt_BR
dc.contributor.author	BOELL, M. G.	pt_BR
dc.contributor.author	SOARES, W. L.	pt_BR
dc.date.accessioned	2016-03-17T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.available	2016-03-17T11:11:11Z	pt_BR
dc.date.created	2016-03-17	pt_BR
dc.date.issued	2015	pt_BR
dc.identifier.citation	In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 9., 2015, Curitiba. Anais... Brasília, DF: Embrapa Café, 2015	pt_BR
dc.identifier.uri	http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1041289	pt_BR
dc.description	O monitoramento fitossanitário possibilita prever o aparecimento ou aumento da ocorrência da Broca do Café (Hypothenemus hampei). 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 H. hampei em frutos de café. 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% e 73%.	pt_BR
dc.language.iso	por	pt_BR
dc.rights	openAccess	pt_BR
dc.subject	Agrometeorologia	pt_BR
dc.title	Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência da broca do café.	pt_BR
dc.type	Artigo em anais e proceedings	pt_BR
dc.date.updated	2016-03-17T11:11:11Z	pt_BR
dc.subject.thesagro	Sensoriamento remoto	pt_BR
dc.subject.thesagro	Meteorologia	pt_BR
dc.subject.thesagro	Café	pt_BR
dc.subject.thesagro	Hypothenemus Hampei	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Remote sensing	pt_BR
dc.subject.nalthesaurus	Agrometeorology	pt_BR
riaa.ainfo.id	1041289	pt_BR
riaa.ainfo.lastupdate	2016-03-17	pt_BR
dc.contributor.institution	MARGARETE MARIN LORDELO VOLPATO, EPAMIG/URESM; HELENA MARIA RAMOS ALVES, SAPC; TATIANA GROSSI CHQUILOFF VIEIRA, Bolsista Consórcio Pesquisa Café; VICTOR G. BOELL, UFLA; JÚLIO CESAR DE SOUZA, EPAMIG/URESM; MILLER G. BOELL, Bosista Consórcio Pesquisa Café; WILLIAN L. SOARES, UFLA.	pt_BR
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (SAPC)

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