Desenvolvimento de ensembles para predição da taxa de progresso da ferrugem do cafeeiro durante seu período crítico de progresso.

Neste trabalho será realizada uma instância de descoberta de conhecimento em bases de dados Knowledge Discovery in Databases (KDD), a partir de dados meteorológicos e de incidência da doença

Arquitetura para modelagem e alerta da ferrugem do cafeeiro.

Este trabalho apresenta a arquitetura (Figura 1) utilizada em um projeto de modelagem e emissão de alertas da ferrugem do cafeeiro baseadas em dados meteorológicos e da cultura. Os dados utilizados são de estações de avisos fitossanitários da Fundação Procafé, localizadas nas cidades mineiras de Boa Esperança, Carmo de Minas e Varginha, e foram coletados de forma horária

Sistema de alerta da ferrugem do cafeeiro.

RESUMO: Este trabalho apresenta um sistema de alerta Web para a ferrugem do cafeeiro, demonstrando suas funcionalidades e características. O sistema incorpora modelos para predizer se a taxa de progresso da ferrugem será maior ou igual a 5 ou 10 pontos percentuais em relação ao mês anterior. A modelagem utilizou dados meteorológicos e de cultura fornecidos pela Fundação Procafé e coletados nas cidades de Boa Esperança, Carmo de Minas e Varginha, em Minas Gerais. Dados similares são utilizados para a predição. A emissão de alerta positivo ou negativo é obtida através de um sistema de votação entre as saídas dos modelos. Caso a maioria indique aumento na taxa de progresso superior ao valor estipulado, o alerta é positivo; caso contrário, é negativo. O intuito do sistema é auxiliar na elaboração de boletins mensais de avisos fitossanitários distribuídos aos cafeicultores e demais interessados na cultura do café, com informações úteis para o controle da ferrugem, procurando indicar os momentos oportunos para a aplicação de fungicidas

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

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

Sistema de suporte à decisão para avaliação e monitoramento das fazendas pantaneiras- FPS.

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