Biblioteca do Café
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Item Análise comparativa de métodos de estimativa de área foliar em cafeeiro(Instituto Agronômico (IAC), 2002-05) Tavares-Júnior, Júlio Eduardo; Favarin, José Laércio; Dourado-Neto, Durval; Maia, Aline de Holanda Nunes; Fazuoli, Luiz Carlos; Bernardes, Marcos SilveiraCom o objetivo de avaliar a exatidão de três métodos empregados para a estimativa da área foliar em cafeeiro, realizou-se um experimento no Instituto Agronômico, em Campinas (SP). Coletaram-se, aleatoriamente, amostras de folhas da cultivar Mundo Novo IAC 388-17, em várias posições no dossel e em relação ao ramo plagiotrópico, a fim de estimar a área foliar, utilizando-se três métodos: Barros, discos foliares e SIARCS 3.0, comparados com um método de referência (LI-COR). Os critérios utilizados na comparação dos métodos foram: a) coeficiente angular do modelo de regressão (b); b) erro relativo médio (ERM): média das diferenças entre os valores de área foliar obtidos pelo método alternativo e pelo método de referência, expressas como porcentagem dos valores obtidos no método de referência; c) coeficiente de determinação (R2), e d) padrão de dispersão dos erros. A incerteza, associada às estatísticas R2 e ERM, foi calculada pelo procedimento de reamostragem denominado 'bootstrap'. O método SIARCS 3.0 foi o mais exato, considerado adequado para estimar a área foliar (valores absolutos) em substituição ao método LI-COR, ou para a calibração de métodos expeditos. Observa-se uma tendência de subestimar os valores de área foliar quando se utiliza o método proposto por Barros e de superestimá-los quando se utiliza o método de discos foliares.Item Comparação de classificadores supervisionados na discriminação de áreas cafeeiras em Campos Gerais - Minas Gerais(Editora UFLA, 2014-10) Sarmiento, Christiany Mattioli; Ramirez, Gláucia Miranda; Coltri, Priscila Pereira; Lima e Silva, Luis Felipe; Nassur, Otávio Augusto Carvalho; Soares, Jefferson FranciscoO uso de técnicas de sensoriamento remoto orbital representa um significativo avanço para os levantamentos de dados da cafeicultura, principalmente visando a complementação das técnicas utilizadas atualmente. Objetivou-se,neste trabalho, mapear áreas cafeeiras em imagens de alta resolução, a partir de métodos de classificação por análise de imagens orientada a objeto, com os algoritmos k nearest neighbor (KNN), support vector machine (SVM) e pixel-a-pixel, com o algoritmo maximum likelihood (Maxver). A área de estudo foi mapeada, em duas classes: ‘café’ e ‘outros usos’. Realizou- se a análise da exatidão dos mapeamentos a partir da comparação com o mapa de referência da área e foi constatado que a classificação pixel a pixel, pelo método maximum likelihood, obteve os melhores resultados, com 0,78 de índice kappa e 94,61% de exatidão. Conclui-se, a partir deste estudo que o método pixel a pixel do algoritmo Maxver mostra-se mais eficiente para discriminar café, quando se considera somente dois tipos de uso da terra, café e não café, em imagens de alta resolução