Using nondeterministic learners to alert on coffee rust disease

Motivated by an agriculture case study, we discuss how to learn functions able to predict whether the value of a continuous target variable will be greater than a given threshold. In the application studied, the aim was to alert on high incidences of coffee rust, the main coffee crop disease in the world. The objective is to use chemical prevention of the disease only when necessary in order to obtain healthier quality products and reductions in costs and environmental impact. In this context, the costs of misclassifications are not symmetrical: false negative predictions may lead to the loss of coffee crops. The baseline approach for this problem is to learn a regressor from the variables that records the factors affecting the appearance and growth of the disease. However, the number of errors is too high to obtain a reliable alarm system. The approaches explored here try to learn hypotheses whose predictions are allowed to return intervals rather than single points. Thus,in addition to alarms and non-alarms, these predictors identify situations with uncertain classification, which we call warnings. We present 3 different implementations: one based on regression, and 2 more based on classifiers. These methods are compared using a framework where the costs of false negatives are higher than that of false positives, and both are higher than the cost of warning prediction

Potencial de técnicas de mineração de dados para modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro.

Resumo. Este trabalho procurou avaliar o potencial de técnicas de mineração de dados no desenvolvimento de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro. Foram avaliadas quatro técnicas: Redes Neurais Artificiais, Árvores de Decisão, Support Vector Machines e Random Forest. A avaliação dos modelos gerados mostrou que as duas últimas técnicas geram modelos com maior taxa de acerto e melhores medidas de sensitividade e especificidade. As Redes Neurais Artificiais geraram modelos com alto valor de sensitividade, enquanto que as Árvores de Decisão obtiveram desempenho inferior quando comparadas às demais técnicas. O balanceamento de classes se mostrou um procedimento fundamental na melhora da taxa de acerto dos modelos.SBIAgro 2013

Desenvolvimento e seleção de modelos de alerta para a ferrugem do cafeeiro em anos de alta carga pendente de frutos.

RESUMO: 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

Un nuevo conjunto de datos para la detección de roya en cultivos de café Colombianos basado en clasificadores

Coffee production is the main agricultural activity in Colombia. More than 350.000 Colombian families depend on coffee harvest. Since coffee rust disease was first reported in the country in 1983, these families have had to face severe consequences. Recently, machine learning approaches have built a dataset for monitoring coffee rust incidence that involves weather conditions and physic crop properties. This background encouraged us to build a dataset for coffee rust detection in Colombian crops through data mining process as Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). In this paper we define a proper data to generate accurate models; once the dataset is built, this is tested using classifiers as: Support Vector Regression, Backpropagation Neural Networks and Regression Trees.La producción de café es la principal actividad agrícola en Colombia. Más de 350.000 familias colombianas dependen de la cosecha de café. En este sentido, la roya fue reportada por primera vez en el país en 1983, y desde entonces estas familias han tenido que enfrentar graves consecuencias. Recientemente, diversos enfoques basados en aprendizaje automático han construido un conjunto de datos para el monitoreo de la incidencia de la roya del café, teniendo en cuenta las condiciones climáticas y las propiedades físicas de los cultivos. Estas investigaciones motivaron la creación de un conjunto de datos para la detección de la roya en cultivos Colombianos a través del proceso de minería de datos CRISP-DM. En este trabajo se definió un conjunto de datos con el objetivo de generar clasificadores precisos; una vez construido el conjunto de datos, fue probado mediante tres clasificadores: Maquinas de vector de regresión, Redes neuronales con propagación hacia atrás y Árboles de regresión

AgroTIC em agricultura de precisão e automação agrícola.

O propósito central desse capítulo é o de diagnosticar e de analisar a situação atual, as tendências evolutivas e as possíveis mudanças das AgroTIC na pesquisa agrícola, na transferência de conhecimento e no desenvolvimento da agricultura brasileira relacionado à Agricultura de Precisão e Automação Agrícola

AgroTIC em agricultura de precisão e automação agrícola.

O propósito central desse capítulo é o de diagnosticar e de analisar a situação atual, as tendências evolutivas e as possíveis mudanças das AgroTIC na pesquisa agrícola, na transferência de conhecimento e no desenvolvimento da agricultura brasileira relacionado à Agricultura de Precisão e Automação Agrícola

TIC na segurança fitossanitária das cadeias produtivas.

Com a intensificação da indústria agropecuária, têm crescido os desafios e as preocupações relacionadas à segurança sanitária dos alimentos produzidos. A circulação de volumes cada vez maiores desse tipo de mercadoria exige que as medidas necessárias para garantir sua segurança sanitária sejam implementadas de maneira rápida, eficiente e barata. O controle manual tradicionalmente utilizado muitas vezes não é capaz de atender a esses requisitos. Como resultado, tecnologias de informação e comunicação têm sido cada vez mais utilizadas para: 1) Aumentar o grau de automação e, consequentemente, a velocidade dos processos de controle fitossanitário. 2) Identificar problemas sanitários tão cedo quanto possível, minimizando possíveis prejuízos econômicos, ambientais e sociais. 3) Identificar, a partir de variáveis ambientais e históricas, áreas potencialmente sujeitas a problemas sanitários, antes mesmo destes se manifestarem. Este capítulo trata especificamente dos dois últimos itens. Na Seção 2, são mostradas iniciativas voltadas ao diagnóstico de doenças em plantas, explorando tecnologias como processamento digital de imagens e sistemas especialistas. A Seção 3, por sua vez, apresenta iniciativas voltadas à construção de modelos de previsão e sistemas de alerta de doenças de culturas agrícolas

Using nondeterministic learners to alert on coffee rust disease

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Motivated by an agriculture case study, we discuss how to learn functions able to predict whether the value of a continuous target variable will be greater than a given threshold. In the application studied, the aim was to alert on high incidences of coffee rust, the main coffee crop disease in the world. The objective is to use chemical prevention of the disease only when necessary in order to obtain healthier quality products and reductions in costs and environmental impact. In this context, the costs of misclassifications are not symmetrical: false negative predictions may lead to the loss of coffee crops. The baseline approach for this problem is to learn a regressor from the variables that records the factors affecting the appearance and growth of the disease. However, the number of errors is too high to obtain a reliable alarm system. The approaches explored here try to learn hypotheses whose predictions are allowed to return intervals rather than single points. Thus, in addition to alarms and non-alarms, these predictors identify situations with uncertain classification, which we call warnings. We present three different implementations: one based on regression, and two more based on classifiers. These methods are compared using a framework where the costs of false negatives are higher than that of false positives, and both are higher than the cost of warning predictions. (C) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.38111427614283MICINN (Ministerio de Ciencia e Innovacion, of Spain) [TIN2008-06247]Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)MICINN (Ministerio de Ciencia e Innovacion, of Spain) [TIN2008-06247]FAPESP [2009/07366-5

Development of ensembles to coffee rust warning in critical period of disease progress

Orientadores: Carlos Alberto Alves Meira, Luiz Henrique Antunes RodriguesDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia AgrícolaResumo: A ferrugem, causada pelo fungo Hemileia vastatrix, é a principal doença do cafeeiro. Em média, causa perdas de 35% na produção. Seu controle é realizado por meio de fungicidas seguindo um calendário fixo, iniciado em dezembro. A curva de progresso padrão da ferrugem começa entre dezembro e janeiro, atinge o pico por volta de junho e decresce. Variações no clima podem adiar sua epidemia ou manter altos seus índices ao fim de seu ciclo, em agosto (ferrugem tardia). Nessas situações o controle tradicional é ineficiente, sendo preciso revê-lo e readaptá-lo. O correto posicionamento das aplicações de fungicidas permite controlar eficientemente a doença durante seu ciclo. Uma ferramenta que pode auxiliar neste posicionamento são os sistemas de alerta de doenças de plantas que, por meio de modelos preditivos baseados em técnicas de mineração de dados, predizem quando uma doença atingirá níveis críticos. Modelos preditivos para ferrugem do cafeeiro foram criados para lavouras com alta e baixa carga pendente de frutos. Os modelos prediziam se a taxa de progresso da doença seria maior ou igual a um limiar. Modelos para baixa carga quando avaliados com novos dados apresentaram desempenho inferior em relação à obtida em sua criação. O ensemble, comitê de modelos preditivos, é uma nova abordagem que pode criar modelos com desempenho superior aos atuais e auxiliar na predição da ferrugem tardia. Para isso, foi proposto usar dados do período crítico para epidemia da ferrugem, dezembro a junho, e definir um novo limiar para baixa carga. Ensembles desenvolvidos mostraram acurácia acima de 70,00% para alta (78,00% ¿ limiar de 5 pontos percentais (p.p). / 73,33% ¿ 10 p.p.) e baixa carga (72,64% ¿ 5 p.p.). Novo limiar para baixa carga foi definido em 3 p.p. Ocorrências da ferrugem tardia foram detectadas em 40,00% e 66,67% dos casos nos ensembles de alta e baixa carga, respectivamente. Atributos ligados ao molhamento foliar foram mais relevantes para ferrugem tardia em lavouras com alta carga, em cafeeiros com baixa carga a temperatura máxima e precipitação foram as mais relevantes. Ensembles com valor de incidência da ferrugem no mês anterior apresentaram, na média, melhor desempenho preditivo. Variáveis relacionadas ao número de dias favoráveis, em um mês, à ferrugem não auxiliaram no desenvolvimento de ensembles melhores. Os ensembles criados nesse estudo mostraram desempenho superior aos modelos preditivos atuaisAbstract: Coffee leaf rust is caused by the fungus Hemileia vastatrix and it is the main coffee disease. Usually, it causes losses of 35%. Its control is done by fungicides through fixed calendar starting in december. The typical coffee rust progress curve starts in december/january, reaches its maximum around june and decreases. Climate variations can delay its epidemy or maintain high disease rates until the end of its cycle, in august (late rust). In these situations the typical disease control is inefficient and must be reviewed and readapted. Fungicide applications in proper time can efficiently control the disease during its cycle. Plant disease warning systems are tools capable to assist in these applications and can, through predictive models based on data mining techniques, predict when a disease will reach critical levels. Predictive models for coffee rust were developed in crops with high and low fruit load. The models predicted if the rust progress rate is equal or greater than a threshold. Models for low fruit load showed lower performance when evaluated with new data compared to that obtained in its creation. Ensembles, committee of predictive models, are a new approach that can create models with better performance than the current ones and assist in predicting late rust. This study proposed the use of data in critical period to coffee rust epidemy, december to june and find a new threshold for crops with low fruit load. Ensembles developed in this work showed accuracy up to 70.00% for high (78.00% ¿ 5 percentage points (pp) as threshold / 73.33% ¿ 10 pp) and low fruit load (72.64% ¿ 5 p.p.). The new threshold found for low fruit load data was 3 p.p. Occurrences of late rust in high and low fruit load crop were identified in 40.00% and 66.67% cases, respectively. Attributes based on leaf wetness were most relevant for predicting late rust in high fruit load crops. Maximum temperature and rainfall were the most relevant for late rust predictions in low fruit load crops. Ensembles with incidence value of the previous month presented, on average, better predictive performance. Variables related to the number of favorable days to coffee rust incidence, in a month, did not help to develop bettter ensembles. Ensembles created in this study showed better results in comparison to actual predictive modelsMestradoGestão de Sistemas na Agricultura e Desenvolvimento RuralMestre em Engenharia Agrícola131038/2014-1CNP

Warning Models For Coffee Rust (hemileia Vastatrix Berkeley & Broome) By Data Mining Techniques [modelos De Predição Da Ferrugem Do Cafeeiro (hemileia Vastatrix Berkeley & Broome) Por Técnicas De Mineração De Dados]

Coffee rust can cause severe yield losses if control measures are not taken. Warning models are capable of generating useful information regarding to the application of fungicides, decreasing economic losses and environmental impacts. The aim of this study was to develop, compare and select warning models developed by data mining techniques in order to predict the coffee rust in years of high and low fruit load. For 13 years (1998-2011), data was collected from an automatic weather station. The independent variables were 23, obtained from the weather station, and the dependent variable was the monthly progress rate for the coffee rust, which was generated by the values of disease incidence. The most important features were refined by feature selection techniques, and the modeling was performed using four data mining techniques: support vector machines, artificial neural networks, decision trees and random forests. For high fruit load years the best accuracy was 85.3% and for low fruit load years it was 88.9%. Other performance measures like recall and specificity also had high and balanced values. The warning models developed on this study provide further information for monitoring the disease on high fruit load years than other models previously developed, and also provide a possibility for the monitoring on years of low fruit load.93408418Alves, M.C., A Soft computing approach for epidemiological studies of coffee and soybean rusts (2010) International Journal of Digital Content Technology and Its Applications, 4 (1), pp. 149-154. , Sandy Bay, FebBatchelor, W.D., Yang, X.B., Tschanz, A.T., Development of a neural network for soybean rust epidemics (1997) Transactions of the American Society of Agricultural Engineers, 40 (1), pp. 247-252. , Saint JosephBatista, G.E.A.P.A., Prati, R.C., Monard, M.C., A study of the behavior of several methods for balancing machine learning training data (2004) SIGKDD Explorations, 6 (1), pp. 20-29. , JuneBreiman, L., Random forests (2001) Machine Learning Journal, 45, pp. 5-32. , Hingham, JanChalfoun, S.M., (1997) Doenças Do Cafeeiro: Importância, Identificação E Métodos De Controle, , Lavras: UFLA/ FAEPEChang, C.C., Lin, C.J., LIBSVM: A library for support vector machines (2011) ACM Transactions On Intelligent Systems and Technology, 2 (3), pp. 1-27. , New York, AprCintra, M.E., The use of fuzzy decision trees for coffee rust warning in Brazilian crops (2011) International Conference On Intelligent Systems Design and Applications, pp. 1347-1352. , 11., 2011, Córdoba. Proceedings... Córdoba: IEEEFawcett, T., An introduction to ROC analysis (2006) Pattern Recognition Letters, 27 (8), pp. 861-874. , New York, JuneFayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., From data mining to knowledge discovery in databases (1996) AI Magazine, Palo Alto, 17 (3), pp. 37-54. , JulyHall, M.A., The WEKA data mining software: An update. SIGKDD Explorations (2009) New York, 11 (1), pp. 10-18. , JuneHan, J., Kamber, M., Pei, J., (2011) Data Mining: Concepts and Techniques, p. 703. , 3rd ed. San Francisco: M. KaufmannHardwick, N.V., Disease forecasting (2006) The Epidemiology of Plant Diseases, pp. 239-267. , In: COOKE, B. M.JONES, D. G.KAYE, B. (Ed.), 2nd ed. Wageningen: SpringerHaykin, S., (2009) Neural Networks and Learning Machines, p. 936. , 3rd ed. Englewood Cliffs: Prentice-HallKushalappa, A.C., Akutsu, M., Ludwig, A., Application of survival ratio for monocyclic process of Hemileia vastatrix in predicting coffee rust infection rates (1983) Phytopathology, 73 (1), pp. 96-103. , Saint PaulKushalappa, A.C., Eskes, A.B., Advances in coffee rust research (1989) Annual Review of Phytopathology, 27, pp. 503-531. , Palo Alto, SeptLee, M.C., To, C., Comparison of support vector machine and back propagation neural network in evaluating the enterprise financial distress (2010) International Journal of Artificial Intelligence & Applications, 1, pp. 31-43. , NiskayunaLuaces, O., Using nondeterministic learners to alert on coffee rust disease (2011) Expert Systems With Applications, 38 (11), pp. 14276-14283. , New York, JanMeira, C.A.A., Rodrigues, L.H.A., Moraes, S.A., Análise da epidemia da ferrugem do cafeeiro com árvore de decisão (2008) Tropical Plant Pathology, 33, pp. 114-124. , Brasília, mar./abrMeira, C.A.A., Rodrigues, L.H.A., Moraes, S.A., (2009) Modelos De Alerta Para O Controle Da Ferrugem-docafeeiro Em Lavouras Com Alta Carga Pendente. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 44 (3), pp. 233-242. , Brasília, marMolineros, J.E., Modeling epidemics of fusarium head blight: Trials and tribulations (2005) Phytopathology, Saint Paul, 95 (6), pp. S71Moraes, S.A., Período de incubação de Hemileia vastatrix Berk. e Br. em três regiões do Estado de SP (1976) Summa Phytopathologica, 2 (1), pp. 32-38. , PiracicabaPaul, P.A., Munkvold, G.P., A model-based approach to preplanting risk assessment for gray leaf spot of maize (2004) Phytopathology, 94 (12), pp. 1350-1357. , Saint PaulPaul, P.A., Munkvold, G.P., Regression and artificial neural network modeling for the prediction of gray leaf spot of maize (2005) Phytopathology, 95 (4), pp. 388-396. , Saint PaulPérez-Ariza, C.B., Nicholson, A.E., Flores, M.J., Prediction of coffee rust disease using bayesian networks (2012) European Workshop On Probabilistic Graphical Models, 6, pp. 259-266. , Granada. Proceedings... Granada: PGMPinto, A.C.S., Descrição da epidemia da ferrugem do cafeeiro com redes neuronais (2002) Fitopatologia Brasileira, 27 (5), pp. 517-524. , Brasília, set./outPrati, R.C., Batista, G.E.A.P.A., Monard, M.C., Curvas ROC para avaliação de classificadores (2008) Revista IEEE América Latina, 6, pp. 215-222. , São Paulo, junSouza, V.C.O., Técnicas de extração de conhecimento aplicadas a modelagem de ocorrência da cercosporiose (Cercospora coffeicola Berkeley & Cooke) em cafeeiros na região sul de minas gerais (2013) Coffee Science, 8 (1), pp. 91-100. , Lavras, jan./marCoffee: World Markets and Trade, , http://www.fas.usda.gov/psdonline/circulars/coffee.pdf, United States Department Of Agriculture, Disponível em, Acesso em: 15 fev. 2013Witten, I.H., Frank, E., Hall, M.A., Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, p. 629. , 3rd ed. San Francisco: M. 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