Teses e Dissertações
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Item Desenvolvimento de sistemas inteligentes para a predição de pragas e doenças no cafeeiro(Universidade Federal de Lavras, 2021-04-09) Andrade, Thiago; Ferreira, Danton Diego; Silva, Rogério AntônioAs pragas e doenças no cafeeiro, ocasionadas por bicho-mineiro-do-cafeeiro, broca-do-café, ferrugem-do-cafeeiro e cercosporiose, chegam a atingir até 50% de uma lavoura cafeeira, podendo causar grandes prejuízos aos cafeicultores. Sendo assim, os sistemas inteligentes são de suma importância para predizer esses danos ao cafeeiro e também auxiliar os cafeicultores na tomada de decisão. Este trabalho propõe o uso de redes neurais artificiais do tipo Multilayer Perceptron (MLP) e árvores de decisão para o desenvolvimento de sistemas inteligentes para prever a taxa de ocorrência de pragas e incidência de doenças no cafeeiro. Utilizou-se um método de regressão linear no intuito de compará-lo com os modelos de sistemas inteligentes por meio de métricas estatísticas. Foram utilizados dados meteorológicos, tais como: temperaturas mínima e máxima, precipitação pluviométrica, umidade relativa do ar, incidência de raios solares e a quantidade de dias sem chuva na região como variáveis de entrada dos modelos. O valor dos dados referentes às pragas e doenças foram coletados no Campo Experimental da EPAMIG de São Sebastião do Paraíso, no sul de Minas Gerais. Foram empregadas as métricas estatísticas Root Mean Square Error (RMSE) e o Coeficiente de Determinação (R 2 ) para verificar o quão os modelos propostos estão predizendo as manifestações de pragas e doenças adequadamente. As redes neurais MLP apresentaram os melhores resultados para os modelos de doenças e pragas com um RMSE na faixa de 0,0220 a 0,1569 e um R 2 que variou entre 0,7552 a 0,9803. Os valores para os modelos de árvores de decisão ficou em um intervalo para RMSE e R 2 entre 0,0477 a 0,2900 e 0,2059 a 0,8752, respectivamente. Os resultados dos modelos aplicando regressão linear múltipla variou entre 0,0633 a 0,3154 e 0,1045 a 0,4822 para as métricas RMSE e R 2 , respectivamente. Uma das vantagens de se utilizarem redes neurais artificiais do tipo MLP é a alta capacidade de aprender e generalizar após o treinamento do algoritmo, isto ficou evidente neste trabalho. Por fim, desenvolveu-se um aplicativo para smartphones embarcado com um modelo de sistema inteligente com o objetivo de predizer e informar o cafeicultor em tomadas de decisões no que refere-se a doenças e pragas.Item Validação de modelos de previsão da ferrugem do cafeeiro e monitoramento de esporos de Hemileia vastatrix e Cercospora coffeicola em Lavras, MG(Universidade Federal de Lavras, 2005-02-25) Oliveira, Frederico Alberto de; Castro, Hilário Antônio deO uso dos modelos de previsão é uma alternativa para otimizar e racionalizar o uso de fungicidas. No desenvolvimento desses modelos, além do hospedeiro, da doença e das variáveis ambientais envolvidas no processo, pode-se ainda considerar a presença de inóculo no ar. Para a ferrugem (Hemileia vastatrix) e a cercosporiose (Cercospora coffeicola) do cafeeiro, alguns aspectos necessitam ser elucidados antes de se implementar esses modelos. Conduziram-se estudos com a cultivar Catuaí Vermelho, na região de Lavras, MG, para avaliar a viabilidade de dois modelos de previsão no controle da ferrugem do cafeeiro: o desenvolvido por Santos Pinto et al. em 2002 e o modificado daquele desenvolvido por Kushalappa et al. em 1984. Os tratamentos consistiram da aplicação de fungicidas protetor (oxicloreto de cobre) e sistêmico (epoxiconazole), segundo o calendário fixo ou segundo cada modelo de previsão. Os tratamentos com o fungicida protetor com base nos modelos de previsão resultaram em menores valores de "área abaixo da curva de progresso da doença" (AACPD) e menor número de aplicações. Com fungicida sistêmico, obteve-se menor valor de AACPD nos tratamentos baseados nos dois modelos de previsão, com o mesmo ou menor número de pulverizações que nos baseados no calendário fixo. Para obter mais informações sobre a epidemiologia da ferrugem e da cercosporiose, monitorou-se a flutuação de esporos dos respectivos patógenos no ar, com o coletor "Rotorod modelo 20", posicionado a 1,5 e 3,0metros do solo, na área central da lavoura. Coletaram-se os esporos de setembro de 2003 a novembro de 2004, em intervalos de 15 dias, durante 8 horas diárias, com substituições a cada 2 horas. A quantidade de uredósporos coleta dos relacionou-se ao progresso da ferrugem. Coletou-se maior número de uredósporos em abril, maio e julho, de 8:00h às 12:00h e 14:00h às 16:00h em 8:00h ambas as alturas. A quantidade de uredósporos coletados não se correlacionou com as variáveis ambientais. Coletou-se maior quantidade de conídios de Cercospora coffeicola de fevereiro a maio, de 10:00h às 12:00h e 14:00h às 16:00h em ambas as alturas. A quantidade de conídios coletados correlacionou-se à umidade relativa do ar entre 10:00h às 12:00h A quantidade de conídios no ar correlacionou-se também positivamente, à intensidade da cercosporiose aos 15,30,45 e 60 dias anterior a cada data de coleta. Para ambos os patógenos, as quantidades de esporos coletados nas duas alturas foram alta e significativamente correlacionadas. Assim, verificou-se que os modelos de previsão para a ferrugem do cafeeiro poderão auxiliar na tomada de decisão para aplicação racional de fungicidas na lavoura cafeeira e os resultados obtidos com monitoramento de esporos poderão auxiliar futuros trabalhos nessa área, otimizando o intervalo e o período de coleta de esporos no ar.