Navegando por Autor "Rodrigues, Luiz Henrique Antunes"

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ÁRVORE DE DECISÃO NA ANÁLISE DE EPIDEMIAS DA FERRUGEM DO CAFEEIRO
(2009) Meira, Carlos Alberto Alves; Rodrigues, Luiz Henrique Antunes; Embrapa - Café
O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma árvore de decisão para analisar epidemias da ferrugem do cafeeiro. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem é importante e pode servir de base para a decisão sobre as medidas de controle a adotar e o melhor momento de implementá-las. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da doença foram agrupadas em três classes: declínio ou estagnação - TX1; crescimento até 5 pontos percentuais - TX2; e crescimento acima de 5 pontos percentuais - TX3. Dados meteorológicos, carga pendente de frutos e espaçamento entre plantas foram usados como variáveis explicativas das classes de taxa de infecção. A árvore de decisão foi induzida de 364 exemplos preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. O modelo classificou corretamente 78% dos exemplos de treinamento e a sua acurácia foi estimada em 73% para a classificação de novos exemplos. O acerto para cada classe de taxa de infecção foi 88% (TX1), 57% (TX2) e 79% (TX3). As variáveis explicativas mais importantes foram a temperatura média nos períodos de molhamento foliar, a carga pendente de frutos, a média das temperaturas máximas diárias no período de incubação e a umidade relativa do ar. A árvore de decisão demonstrou seu potencial como modelo de representação simbólica e interpretável, auxiliando na compreensão de quais variáveis e como as interações dessas variáveis conduziram as epidemias da ferrugem do cafeeiro no campo.
Árvores de decisão aplicadas na análise e no alerta da ferrugem do cafeeiro
(Embrapa Informática Agropecuária, 2009-12) Meira, Carlos Alberto Alves; Rodrigues, Luiz Henrique Antunes
A ferrugem do cafeeiro é a principal doença da cultura do café. O conhecimento dos fatores que condicionam as epidemias de ferrugem e a sua previsão são importantes. Uma instância do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados foi realizada para avaliar a aplicação de árvores de decisão na análise e no alerta da ferrugem. As classes do atributo meta foram definidas por intervalos da taxa de progresso da doença. Dados meteorológicos, a carga pendente de frutos e o espaçamento entre plantas serviram de atributos preditivos. As árvores de decisão obtidas auxiliaram na compreensão de quais variáveis, e como as interações dessas variáveis, conduziram a ferrugem no campo. O modelo de alerta para lavouras com alta carga pendente de frutos apresentou bom desempenho e pode ajudar na tomada de decisão referente ao controle da ferrugem do cafeeiro.
Avaliação de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro para lavouras com alta carga pendente de frutos
(Embrapa Café, 2012) Girolamo Neto, Cesare Di; Meira, Carlos Alberto Alves; Rodrigues, Luiz Henrique Antunes
O objetivo deste trabalho foi avaliar as predições dos modelos de Meira et al. (2009) para dados em que o modelo não foi treinado. A avaliação foi feita pela comparação da taxa de acerto obtida na construção do modelo com a taxa de acerto obtida na avaliação feita para dados em que o modelo não foi treinado, ou seja, de 2006 em diante. Também fez parte do objetivo deste trabalho, mapear os erros e acertos do modelo em determinados períodos (meses) da safra agrícola.
Desenvolvimento e seleção de modelos de alerta para a ferrugem do cafeeiro em anos de alta carga pendente de frutos
(Embrapa Café, 2013) Girolamo Neto, Cesare Di; Rodrigues, Luiz Henrique Antunes; Thamada, Thiago Toshiyuki; Meira, Carlos Alberto Alves
Este trabalho teve como objetivo desenvolver e selecionar modelos de alerta para predizer o aumento da taxa de progresso mensal da ferrugem do cafeeiro para lavouras em anos de alta carga pendente de frutos. Os modelos foram desenvolvidos por meio de quatro técnicas de mineração de dados: redes neurais artificiais, árvores de decisão, máquinas de vetores suporte e florestas aleatórias. A seleção dos modelos ocorreu de forma gráfica e por meio de suas medidas de desempenho e o resultado mostrou que os modelos desenvolvidos neste trabalho apresentaram desempenho superior a outros previamente desenvolvidos. Estes modelos de alerta fornecem melhores subsídios para o monitoramento da doença da ferrugem do cafeeiro em anos de alta carga pendente de frutos.
Modelos de alerta para o controle da ferrugem-do-cafeeiro em lavouras com alta carga pendente
(Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Embrapa, 2009-03) Meira, Carlos Alberto Alves; Rodrigues, Luiz Henrique Antunes; Moraes, Sérgio Almeida de
O objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão como modelos de alerta da ferrugem-do- cafeeiro em lavouras de café (Coffea arabica L.) com alta carga pendente de frutos. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. A acurácia do modelo para o limite de 5 pontos percentuais foi de 81%, por validação cruzada, chegando até 89% segundo estimativa otimista. Esse modelo apresentou bons resultados para outras medidas de avaliação importantes, como sensitividade (80%), especifi cidade (83%) e confi abilidades positiva (79%) e negativa (84%). O modelo para o limite de 10 pontos percentuais teve acurácia de 79%, e não apresentou o mesmo equilíbrio entre as demais medidas. Em conjunto, esses modelos podem auxiliar na tomada de decisão referente ao controle da ferrugem-do-cafeeiro no campo. A indução de árvores de decisão é alternativa viável às técnicas convencionais de modelagem e facilita a compreensão dos modelos.
Modelos de predição da ferrugem do cafeeiro (Hemileia vastatrix Berkeley & Broome) por técnicas de mineração de dados
(Editora UFLA, 2014-07) Girolamo Neto, Cesare Di; Rodrigues, Luiz Henrique Antunes; Meira, Carlos Alberto Alves
A ferrugem é a principal doença do cafeeiro, podendo gerar perdas significativas na produção, caso medidas de controle não sejam adotadas. Modelos de alerta de doenças agrícolas são capazes de gerar informações para aplicações de defensivos somente quando necessário, reduzindo gastos por parte do produtor e impactos ambientais. Objetivou-se, neste trabalho, desenvolver, comparar e selecionar modelos de alerta baseados em técnicas de mineração de dados para a predição da ferrugem do cafeeiro, em anos de alta e baixa carga pendente de frutos. Foram utilizados dados obtidos em lavouras de café em produção, ao longo de 13 anos (1998-2011). Vinte e três atributos foram considerados como variáveis independentes (preditoras) e, como variável dependente, a taxa de progresso mensal da ferrugem do cafeeiro, obtida a partir de dados de incidência da doença. Os atributos mais importantes do conjunto de dados foram filtrados por métodos de seleção de atributos e a modelagem foi realizada por meio de quatro técnicas de mineração de dados: máquinas de vetores suporte, redes neurais artificiais, árvores de decisão e florestas aleatórias. Para anos de alta e baixa carga pendente de frutos, as melhores taxas de acerto foram 85,3% e 88,9%, respectivamente. Outras medidas de desempenho como sensitividade e especificidade também apresentaram valores altos e equilibrados. Os modelos desenvolvidos neste trabalho fornecem melhores subsídios para o monitoramento da doença, em anos de alta carga pendente de frutos do que outros modelos existentes, além de prover uma possibilidade de monitoramento, em anos de baixa carga pendente de frutos.
MODELOS EM ÁRVORE DE DECISÃO PARA ALERTA DA FERRUGEM DO CAFEEIRO
(2009) Meira, Carlos Alberto Alves; Rodrigues, Luiz Henrique Antunes; Embrapa - Café
O objetivo deste trabalho foi desenvolver modelos em árvore de decisão para alerta da ferrugem do cafeeiro. Dados de oito anos de incidência mensal da doença no campo foram transformados em valores binários, considerando o limite de 5 pontos percentuais na taxa de infecção. Dois modelos foram gerados a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas,, sendo um para lavouras com alta carga pendente de frutos e outro para lavouras com baixa carga pendente. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar 5 pontos percentuais. A acurácia do modelo para lavouras com alta carga pendente foi de 81%, calculada por validação cruzada. Este modelo apresentou bons resultados também para outras medidas de avaliação importantes, como sensitividade (80%), especificidade (83%) e confiabilidades positiva (79%) e negativa (84%). O modelo para lavouras com baixa carga pendente não apresentou o mesmo bom desempenho. A acurácia foi estimada em 72% e não houve equilíbrio entre as medidas de avaliação. O modelo de alerta para lavouras com alta carga pendente pode auxiliar na tomada de decisão referente ao controle da ferrugem do cafeeiro no campo. O modelo em árvore de decisão facilita a interpretação e a compreensão de suas regras e assim pode contribuir para que o tomador de decisões tenha maior confiança em adotá-lo como ferramenta de apoio.