Title:	Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência de cercosporiose em cafeeiros.
Authors:	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.
Affiliation:	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.
Date Issued:	2013
Citation:	In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 8., 2013, Salvador. Sustentabilidade e inclusão Social. Brasília, DF: Embrapa Café, 2013.
Description:	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
Keywords:	Cercospora coffeicola Agrometeorologia
Type of Material:	Artigo em anais e proceedings
Access:	openAccess
Appears in Collections:	Artigo em anais de congresso (SAPC)