Preparação de dados para a modelagem de ocorrências da ferrugem asiática da soja.

O objetivo do trabalho foi preparar dados para a modelagem de ocorrências de ferrugem asiática da soja. O intuito dessa modelagem é a descoberta de regras que permitam predizer o risco de aparecimento de focos da doença com base em condições meteorológicas e dados sobre a cultura.Trabalho apresentado na V Mostra de Trabalhos de Estagiários e Bolsistas, Campinas, out. 2009

Regras para classificação de ocorrências de ferrugem asiática da soja com base em variáveis meteorológicas.

Resumo. A ferrugem asiática é uma das doenças mais importantes e agressivas da soja, especialmente no Brasil. O uso de modelos matemáticos e computacionais podem auxiliar a tomada de decisão do produtor sobre a necessidade e o momento de uma ação de prevenção à doença. Modelos em árvore de decisão baseados em temperatura e precipitação foram desenvolvidos e extraídas regras que permitiram identificar os principais fatores que influenciaram a ocorrência da ferrugem em lavouras comerciais. O modelo final se mostrou interpretável e coerente com a literatura existente.SBIAgro 2013

Mineração de dados para a análise e o alerta da ferrugem asiática da soja.

A proposta deste trabalho é utilizar técnicas de mineração de dados (data mining), também conhecida como processo de descoberta de conhecimento em bases de dados (Knowledge Discovery in Databases, KDD), para encontrar padrões em bases de dados relacionadas com a cultura da soja, ferrugem asiática e variáveis climáticas, de maneira semelhante à realizada por Meira (2008)

Preparação de dados para a modelagem de ocorrências da ferrugem asiática da soja.

A ferrugem asiática da soja é uma das principais doenças da cultura. As perdas estimadas em grãos com a doença no Brasil são significativas. O objetivo deste trabalho foi realizar a preparação dos dados para a modelagem de ocorrências da ferrugem asiática, visando descobrir padrões que permitam predizer o risco do aparecimento de focos da doença. Os dados brutos se constituíram de registros de ocorrência da ferrugem em diferentes locais do Brasil, de 2004 a 2009, obtidos do Consórcio Antiferrugem, e de registros meteorológicos da base de dados do Agritempo. A integração dos dados meteorológicos com os registros de ocorrência foi feita com base no período latente do patógeno. Atributos novos foram criados, enquanto outros foram eliminados, por irrelevância ou por falta de dados. A tarefa de mineração de dados escolhida inicialmente foi a classificação, e os casos de ocorrência da ferrugem definiram a classe positiva. Os casos da classe negativa foram criados para uma data anterior à de ocorrência da ferrugem, supondo-se não ter havido ocorrência antes da identificação confirmada. A preparação dos dados resultou no conjunto de treinamento para a modelagem com 7076 exemplos, divididos igualmente em 3038 casos de ocorrência e de não ocorrência. O número de ocorrências diminuiu bastante em relação à quantidade original, por falta de dados meteorológicos para vários dos locais de identificação, mas não inviabiliza a iniciativa de descoberta de conhecimento em bases de dados proposta.SBIAgro 2009

Reconstrução de maquetes 3D e manipulação da arquitetura de espécies perenes cultivadas no Brasil.

Este trabalho teve como objetivo indicar algumas possíveis manipulações ecofisiológicas, com base em experimentos de arquitetura de plantas. Plantas de erva-mate, seringueira e videira foram caracterizadas no campo e no laboratório, e suas maquetes 3D foram reconstruídas com os programas V-Plants e PlantGLViewer. Indicações sobre a análise de crescimento e impactos ambientais, com a aplicação de diversas simulações, foram discutidas.Também disponível on-line

Árvore de decisão para classificação de ocorrências de ferrugem asiática em lavouras comerciais com base em variáveis meteorológicas.

A ferrugem asiática é a mais importante doença da soja no Brasil. Apesar de sua epidemiologia ser conhecida, são escassos os estudos sobre os fatores que desencadeiam a doença com base em dados de campo. Este trabalho objetivou modelar a influência de variáveis meteorológicas a partir de um conjunto extenso de dados de ocorrência da ferrugem, por meio da técnica de indução de árvores de decisão. Os modelos foram desenvolvidos com dados de data de ocorrência da doença em quatro safras (2007/08 a 2010/11) e variáveis de temperatura e chuva em diferentes janelas de tempo prévias à data de detecção. Para cada registro de ocorrência, foi gerado um correspondente de "não ocorrência" como sendo o trigésimo dia anterior ao dia da detecção, assumindo-se a presença de inóculo, mas condições meteorológicas desfavoráveis à doença. O conjunto de treinamento para a modelagem foi composto de 45 variáveis de chuva e temperatura e 12.591 registros. O modelo preditivo escolhido resultou em uma árvore de decisão com, aproximadamente, 78% de taxa de acerto e 108 regras, determinadas por validação cruzada. O modelo interpretado, com 28 regras, considerou variáveis de temperatura como mais importantes, sendo que temperaturas abaixo de 15 °C e acima de 30 °C foram relacionadas com eventos de não ocorrência, enquanto temperaturas dentro da faixa favorável foram associadas com eventos de ocorrência, mostrando coerência com a literatura