Título:	Redes neurais artificiais para previsão de ocorrência de psilídeo no cinturão citrícola brasileiro.
Autoria:	SOUZA, J. V. P. de MONTEIRO, M. R. M. LUZ, Y. Y. TERNES, S. MOURA, M. F. MOREIRA, A. S. SOUZA, K. X. S. de
Afiliação:	JOÃO V. P. DE SOUZA; MARINA R. M. MONTEIRO; YAN Y. LUZ, PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE CAMPINAS; SONIA TERNES, CNPTIA; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; ALECIO SOUZA MOREIRA, CNPMF; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA.
Ano de publicação:	2025
Referência:	In: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 19., 2025, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto Agronômico (IAC), 2025. p. 1-9.
Conteúdo:	Resumo: Uma das doenças mais destrutivas dos citros no mundo, é o Huanglongbing (HLB), tendo como vetor o psilídeo Diaphorina citri, que vem afetando drasticamente a produção de diversos países. Em um cenário onde o Brasil está posicionado como maior produtor de laranja do mundo, identificar as regiões que mais favorecem a ocorrência do psilídeo é de suma importância para garantir a produção de futuras plantações. Com base em dados climáticos e geográficos, buscamos criar um modelo de rede neural que possa prever a ocupação desses insetos em determinadas regiões, mais especificamente no cinturão citrícola brasileiro.
Thesagro:	Citricultura
NAL Thesaurus:	Citrus Artificial intelligence Neural networks
Palavras-chave:	Huanglonbing Rede neural Inteligência artificial
ISSN:	2965-2812
Notas:	CIIC 2025. N° 25601.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CNPTIA)