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    Técnicas de extração de conhecimentos aplicadas à modelagem de ocorrência da cercosporiose (Cercospora coffeicola Berkeley & Cooke) em cafeeiros na região sul de Minas Gerais
    (Editora UFLA, 2013-01) Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Cunha, Rodrigo Luz da; Andrade, Lívia Naiara; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Carvalho, Vicente Luiz de; Esmin, Ahmed Ali Abdalla
    O levantamento do progresso da cercosporiose torna-se potencialmente útil e compreensível no entendimento da doença e no processo de tomada de decisão para medidas de controle. Nos últimos anos, programas computacionais têm ajudado a elucidar quais fatores bióticos ou abióticos são mais representativos. Objetivou-se, neste trabalho, investigar, utilizando técnicas de extração do conhecimento, quais atributos ambientais e fenológicos mais influenciam na ocorrência da cercosporiose em cafeeiros no Sul de Minas Gerais, sob dois sistemas de cultivo: convencional e orgânico. Para isso, foram organizados dados de incidência de cercosporiose nos dois sistemas de cultivo, com dados climáticos e fenológicos da cultura, em um período de cinco anos de avaliação. Em seguida, um algoritmo de extração do conhecimento baseado em árvore de decisão foi utilizado para obter os atributos que mais favorecem a ocorrência da cercosporiose. Os modelos gerados tiveram 60% de taxa de acerto e mostraram que a temperatura média foi o atributo de maior influência na totalidade dos dados e para o sistema convencional de cultivo. No manejo orgânico, a precipitação mensal e a fenologia são os fatores que mais interferem na ocorrência da doença.
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    Knowledge extraction techniques applied to blotch (Cercospora coffeicola Berkeley & Cooke) occurance modeling in coffee trees in southern Minas Gerais
    (Editora UFLA, 2013-01) Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Cunha, Rodrigo Luz da; Andrade, Lívia Naiara; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Carvalho, Vicente Luiz de; Esmin, Ahmed Ali Abdalla
    Blotch progress lifting becomes potentially useful and understandable in understanding the disease and in the process of decision taking for control measures. In the last years, computer programs have been helping to elucidate which biotic or abiotic factors are more representative. The objective, in this study, was to investigate, using knowledge extraction technique, which environmental and phenological attributes influence the most in blotch occurrence in coffee trees in Southern Minas Gerais, under two crop systems: conventional and organic. To do so, blotch incidence data were organized on two crop systems, with climatic and phenological culture data, in five years of evaluation. Following that, a knowledge extraction algorithm based on decision tree was used to obtain the attributes which favor blotch occurrence the most. Generated models obtained 60% hit rate and showed that the average temperature was the most influential factor in total data and for conventional crop system. In organic management, monthly precipitation and phenology are the factors that interfere the most in disease occurrence.
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    Geothecnologies in the assessment of land use changes in coffee regions of the state of Minas Gerais in Brazil
    (Editora UFLA, 2007-07) Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Bertoldo, Mathilde Aparecida; Souza, Vanessa Cristina Oliveira de
    Coffee is one of Brazilian most important cash crops due to the incomes generated by exportation. Southern Minas Gerais State represents approximately half of the total national production, although the greatest expansion of the crop has been observed in the western part of the state ( Triângulo Mineiro and Alto Paranaíba regions). As a requirement for future planning, it is important to establish efficient methodologies to map and monitor these lands, with the possibility of an easier periodical updating of the information. In this work geotechnologies were used to evaluate changes, in space and time, of areas occupied by coffee plantations in Minas Gerais. Land use maps of study areas selected in the main producing regions of the state were generated for the years 2000 and 2003 using the GIS SPRING and Landsat images. The results of the quantitative comparison of these maps indicated different behaviours for the regions evaluated. In São Sebastião do Paraíso and Machado, countries (south of Minas Gerais), a decrease of the areas occupied by coffee was observed, whereas in Três Pontas, increased. In Patrocínio, western part of the state, the area occupied by the crop remained unaltered. Remote sensing and GIS were efficient in the evaluation of the spatial-temporal dynamics of coffee lands of Minas Gerais, providing a greater understanding of the different environments and information that can support regional land use planning.
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    Spatial distribution of coffees from Minas Gerais state and their relation with quality
    (Editora UFLA, 2010-09) Barbosa, Juliana Neves; Borém, Flávio Meira; Alves, Helena Maria Ramos; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Souza, Vanessa Cristina Oliveira de
    Coffee is the second most important agricultural exportation product in Brazil, constituting one of the main income sources of the Brazilian economy. The state of Minas Gerais is the country’s biggest coffee producer. Recently, coffees produced in the state have won national specialty coffee contests, which has increased their commercial value and established them in the market. Due to the necessity of more information on areas with potential for producing quality arabic coffees (Coffea arabica L.), the objective of this work was to relate the coffees entered in the Quality Contest-Coffees from Minas Gerais, in 2007 and 2008, with the environmental characteristics of the state’s districts. The samples were distributed in four stages, the first composed of all the coffees entered in the contest, and the last composed only of the pre-finalists. The samples were categorized into natural and CDs (pulped natural, demucilaged and demucilaged/pulped natural). The spatialization of the samples from both years was done using Kernel maps to visualize the intensity of sample concentrations in each stage of the contest. The results show that in the first stage the samples were well distributed, with medium, high and very high intensity focus. In the fourth stage, a high concentration in the Sul de Minas region was observed in both years for both coffee categories.
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    Geoinformação na cafeicultura de Minas Gerais: mapas digitais, i3Geo, web mapping e internet
    (Embrapa Café, 2015) Alves, Helena Maria Ramos; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Boell, Miler Grudtner; Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Mesquita Júnior, Claudio Henrique
    O objetivo principal desse trabalho é o de apresentar os resultados do projeto intitulado “Geotecnologias na integração, espacialização, análise e visualização de dados de pesquisa da cafeicultura mineira”. Esse projeto teve como objetivo principal integrar dados de pesquisa da cafeicultura mineira em um único banco de dados geográfico, visando a gestão da informação e a produção de novos conhecimentos por meio da análise espacial dessa base integrada e disponibiliza-los na internet. As informações foram disponibilizadas na internet por meio do site www.epamig.ufla.br/geosolos. O banco de dados está disponível para consultas textuais e espaciais por meio do web mapping i3Geo. O principal impacto desse projeto foi o de prover um ambiente integrado de consulta, que permite à cadeia produtiva do café, acessar dados, mapas e informações sobre a cafeicultura mineira e sua relação com o ambiente de uma forma inovadora.
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    Mapeamento do uso da terra da indicação geográfica Mantiqueira de Minas
    (Embrapa Café, 2013) Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Borém, Rosângela Alves Tristão; Lacerda, Marilusa Pinto Coelho; Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Borém, Flávio Meira
    Localizada no sul do estado de Minas Gerais, na face mineira Serra da Mantiqueira, está a Mantiqueira de Minas, uma das mais importantes e premiadas regiões produtoras de cafés de qualidade do país. Em 2011, a tradição e reputação da região na produção de cafés especiais foram reconhecidas por meio de uma Indicação Geográfica (IG), a segunda para o produto café do Brasil, na modalidade de Indicação de Procedência (IP). Com grande participação da cafeicultura de base familiar, a região é também representativa da cafeicultura de montanha do Sul de Minas, seja em termos ambientais, com relevos mais acidentados, quanto nos sistemas de produção utilizados. Para explorar todo o potencial dos cafés especiais deste território e atender à crescente demanda por este novo segmento é preciso conhecer os ambientes cafeeiros da região. Este trabalho faz parte de um projeto de pesquisa que tem como objetivo a caracterização detalhada dos agroecossistemas cafeeiros da região. Para o presente estudo, geotecnologias foram usadas para mapear as áreas ocupadas pelas lavouras cafeeiras. Para tanto foram usadas imagens do satélite RapidEye e os softwares SPRING e ArcGis. Os resultados evidenciaram que o café ocupa aproximadamente 8% da área total da região estando distribuído nas áreas mais declivosas e de altitudes mais elevadas. Os resultados deste trabalho fornecem subsídios para o entendimento dos fatores envolvidos na expressão da qualidade da bebida dos cafés especiais produzidos na região e fundamentação científica para a obtenção de uma nova IG, desta vez na modalidade de Denominação de Origem (DO).
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    SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA NA ANÁLISE ESPAÇO-TEMPORAL DO PARQUE CAFEEIRO DA REGIÃO DE MACHADO – MG
    (2009) Alves, Helena Maria Ramos; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Andrade, Lívia Naiara de; Braga, Ricardo César Arsillo; Embrapa - Café
    A área de estudo desse trabalho localiza-se na região de Machado, sul do estado de Minas Gerais. Essa região caracteriza bem a cafeicultura sul-mineira e contempla desde relevos mais planos a relevos mais acidentados. A região produz cafés de alta qualidade e cafés orgânicos, possuindo médios e pequenos produtores. Por sua importância, a cafeicultura de Machado tem sido alvo de estudo do Laboratório de Geoprocessamento da EPAMIG – GeoSolos desde 2000. Realizar uma análise espaço-temporal da cafeicultura dessa região é o objetivo desse trabalho. Para tanto, nos anos 2000, 2003, 2005 e 2007, a região foi mapeada utilizando imagens de sensoriamento remoto e o sistema de informação geográfica (SIG) SPRING. Essa análise revelou que a cafeicultura de Machado não é estática e vem sendo renovada desde o ano 2000. Com o SIG foi possível quantificar e mapear as mudanças ocorridas ao longo desses sete anos de estudo.
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    DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL DE CAFÉS DO ESTADO DE MINAS GERAIS E SUA RELAÇÃO COM A QUALIDADE
    (2009) Barbosa, Juliana Neves; Borém, Flávio Meira; Alves, Helena Maria Ramos; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Santos, Walbert Júnior Reis dos; Andrade, Lívia Naiara; Embrapa - Café
    O café é o segundo produto na pauta das exportações agrícolas do Brasil, constituindo uma das mais importantes fontes de renda para a economia brasileira. O estado de Minas Gerais destaca-se como o maior produtor. Os municípios mineiros vêm conquistando concursos de qualidade de café no âmbito nacional, abrindo espaço no mercado e agregando valor ao produto. Diante da necessidade de se conhecer as áreas com potencial de produção de cafés de qualidade, o objetivo deste trabalho foi relacionar a qualidade sensorial dos cafés participantes do Concurso de Qualidade – Cafés de Minas nos anos de 2007 e 2008, com características ambientais dos municípios do Estado e o conteúdo de trigonelina, cafeína e ácido-5-cafeiolquínico. Para a realização das avaliações o conjunto de amostras foi distribuído em quatro fases, sendo a primeira constituída por todos os inscritos e a última apenas pelos cafés pré- finalistas. Os cafés foram categorizados em natural e cereja descascado. A espacialização das amostras de ambos os anos foi realizada utilizando-se mapas de Kernel para a visualização da intensidade amostral de concentração de amostras em cada fase do concurso. Os resultados evidenciaram que na primeira fase, as amostras apresentaram-se bem distribuídas, com focos de intensidade amostral média, alta e muito alta. Na quarta fase foi observada uma alta concentração de amostras na região do Sul de Minas para ambos os anos e categorias.
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    DINÂMICA ESPAÇO-TEMPORAL DO PARQUE CAFEEIRO DA REGIÃO DE TRÊS PONTAS – MG
    (2009) Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Alves, Helena Maria Ramos; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Embrapa - Café
    A região de Três Pontas é uma das regiões cafeeiras mais importantes do Brasil e do mundo. O município é considerado o maior produtor mundial de café. Por esse motivo, conhecer a extensão e a localização desse parque cafeeiro torna-se de extrema importância. O objetivo desse trabalho foi analisar esse parque cafeeiro no tempo e no espaço, por meio de geotecnologias. No trabalho foram utilizadas imagens TM/Landsat de quatro diferentes datas, contemplando um período de sete anos de estudo. Foram confeccionados os mapas de uso da terra para os anos de 2000, 2003, 2005 e 2007. Por meio de ferramentas de análise espacial do sistema de informação geográfica SPRING, conclui- se que, durante esse período, o parque cresceu 7,45%. As áreas de café em produção aumentaram 11,24%, o que provavelmente elevou a produtividade da região. Não foram encontrados padrões de mudança no crescimento do parque.
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    REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA CLASSIFICAÇÃO DE ÁREAS CAFEEIRAS DA REGIÃO DE GUAXUPÉ
    (2009) Andrade, Lívia Naiara de; Vieira, Tatiana Grossi Chquiloff; Lacerda, Wilian Soares; Alves, Helena Maria Ramos; Volpato, Margarete Marin Lordelo; Braga, Ricardo César Arsillo; Souza, Vanessa Cristina Oliveira de; Embrapa - Café
    A cultura cafeeira tem o padrão espectral muito próximo ao da mata, dificultando a classificação automática dessas classes uso da terra. A aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNA) na classificação de dados de Sensoriamento Remoto tem se mostrado uma abordagem promissora na discriminação de classes de maior complexidade. No presente trabalho foram utilizadas três bandas espectrais da imagem do satélite SPOT da região de Guaxupé, MG. O software utilizado para o processamento das imagens e classificação foi o IDRISI. Este trabalho visa à avaliação do uso de RNA para classificação automática de áreas cafeeiras em imagens de alta resolução espectral. Para validação dos mapas obtidos pela classificação, realizou-se o cruzamento do mapa de uso e ocupação da terra por classificação visual com o gerado pela RNA. Em relação ao mapa de referência, o índice Kappa (k) do mapa classificado pela RNA ficou em 71,85%, é considerado um índice bom. A metodologia de redes neurais artificiais multilayer perceptron (MLP) apresentou um bom resultado, porém é necessário que se utilize outros dados de entrada para a RNA, uma vez que somente as bandas espectrais não são suficientes para uma classificação otimizada.