Técnicas de seleção de atributos para mineração de dados de alta dimensionalidade gerados por espectroscopia no infravermelho próximo – NIR

A seleção de atributos é uma etapa importante que antecede a mineração de dados visando reduzir a alta dimensionalidade de dados, a qual ocorre em diversas áreas, inclusive na agricultura, onde a espectroscopia é estudada como uma alternativa aos métodos atuais de análise do solo. O objetivo deste trabalho foi aplicar técnicas de seleção de atributos e mineração de dados para estimativa de atributos do solo por meio de dados de espectroscopia NIR. A seleção de atributos foi baseada em busca e avaliação. A mineração de dados utilizou os algoritmos RNA, SVM e regressão linear. Os resultados com R² de 0,9 para areia e 0,88 para argila, indicam que a espectroscopia pode ser viável na estimativa desses atributos.Palavras-chave: Modelos de Regressão, Método de Busca, Refletância Espectral, Dados de Solo

Estudo Comparativo de Opções de Software de Processamento Digital de Imagens para Análise de Sementes

A análise de sementes é uma área de estudo de grande importância para a Agricultura, e existem regras nacionais e internacionais que orientam o processo de análise e teste, para que se possam produzir sementes de altíssima qualidade, e evitar proliferação de doenças

Estudo Comparativo de Opções de Software de Processamento Digital de Imagens para Análise de Sementes

A análise de sementes é uma área de estudo de grande importância para a Agricultura, e existem regras nacionais e internacionais que orientam o processo de análise e teste, para que se possam produzir sementes de altíssima qualidade, e evitar proliferação de doenças

Estudo Comparativo de Opções de Software de Processamento Digital de Imagens para Análise de Sementes

A análise de sementes é uma área de estudo de grande importância para a Agricultura, e existem regras nacionais e internacionais que orientam o processo de análise e teste, para que se possam produzir sementes de altíssima qualidade, e evitar proliferação de doenças

Determinação de modelo estatístico para meta-análise na validação da escala diagramática usando o ambiente R

Meta-análise é a análise de resultados de diversos estudos, e é realizada a fim de sintetizar esses resultados de uma maneira estatisticamente formal. Uma das aplicações da meta-análise está na validação de escalas diagramáticas para a avaliação de severidade de doenças em plantas. O objetivo deste trabalho foi a determinação de um modelo estatístico para a realização de meta-análise na validação da escala diagramática em diferentes alvos, usando o ambiente computacional R. Foi identificado um total de 69 estudos com o tema validação de escalas diagramáticas

Automação em Casas de Vegetação: Aplicação de Controles Automáticos e Robótica

A utilização de tecnologias em casas de vegetação, seja no cultivo em solo ou de forma hidropônica, está em constante evolução envolvendo diferentes recursos computacionais

Integração de evidências em redes credais e a regra de Jeffrey

              As redes credais provêm um esquema para a representação de modelosprobabilísticos imprecisos. Os algoritmos de inferência usualmente empregados emredes credais computam o intervalo da probabilidade posterior de um evento de inter-esse dadas evidências do tipo específica - evidências que descrevem o estado atual deum conjunto de variáveis. Estes algoritmos não realizam raciocínio evidencial no casoem que as evidências devem ser processadas segundo a regra de condicionamento pro-posta por R.C. Jeffrey. Considerando isto este artigo descreve um procedimento paraintegrar evidências com a regra de Jeffrey quando da realização de inferências emredes credais

Uso da Visualização de Informação na Metanálise: um Estudo de Caso na Agronomia

A metanálise é uma técnica probabilística que agrupa os resultados de diversos estudos que abordam o mesmo assunto e produz um resultado que resume o todo. Os resultados são exibidos em forma gráfica sem proporcionar interatividade com o usuário. Para que se possa obter uma análise exploratória visual dos resultados mais satisfatórios, existem as técnicas de visualização de informação que são aplicadas para mapear os dados em forma gráfica com o objetivo de ampliar a cognição do usuário. Este artigo executa a aplicação da técnica de visualização de informação hierárquica bifocal tree, para melhor representar o gráfico forest plot, obtido pelo Software R como resultado da metanálise.Palavras-chave: Bifocal Tree, Técnica de Visualização de Informação Hierárquica, Metanálise

Desenvolvimento de sistema para rastreabilidade de alimentos orgânicos aplicando diretrizes IHC

A Rastreabilidade de alimentos orgânicos pode ser otimizada com o apoio de sistemas de informação. Porém, grande parte dos produtores de orgânicos provém da agricultura familiar, sendo assim de pequeno porte e com baixo acesso a recursos tecnológicos. Para o sucesso da experiência dos usuários com um sistema de informação é necessário considerar no projeto a usabilidade e os diferentes perfis de usuários, sem comprometer a flexibilidade do sistema. O objetivo deste trabalho foi aplicar as principais diretrizes de IHC no desenvolvimento de uma ferramenta computacional personalizável de rastreabilidade para alimentos orgânicos. A ferramenta foi desenvolvida de modo a permitir a adição de novas funcionalidades no futuro.Palavras-chave: Sistema de Informação, Usabilidade, Agricultura familiar