Sistema especialista para diagnóstico do uso do solo em atividades agropecuárias / Specialist system for diagnosing the potential of land use for agricultural activities

As características químicas, físicas e biológicas do solo são importantes informações para identificar o potencial do uso do solo para a atividade agropecuária. Neste contexto, objetivou-se com esta pesquisa utilizar técnicas de inteligência artificial para o desenvolvimento de um sistema especialista aplicado ao diagnóstico do potencial do uso do solo para a atividade agropecuária. As etapas do modelo de desenvolvimento consistiram no planejamento, na definição do conhecimento, na representação computacional em planilha eletrônica e na codificação do sistema. A metodologia abordada foi do tipo quantitativa, utilizando o software Expert SINTA. As categorias empregadas na composição da representação computacional do conhecimento foram divididas em seis classes distintas, como a textura do solo, a disponibilidade de água, a inclinação do terreno, a profundidade do solo, a coloração do solo e as possibilidades de exploração agropecuária. Foram geradas 32 regras de exploração agropecuária, que descreveram distintas combinações de possibilidade de utilização do solo. A verificação do SE comprovou as expectativas quanto ao seu funcionamento, comparando-se o resultado da consulta realizada pelo usuário e a árvore de possibilidades preparada na fase de planejamento pelo especialista. O 'Sistema Pericial IA' aumentou de forma significativa a acurácia e a precisão na tomada de decisão, servindo de base para o desenvolvimento de um sistema mais robusto, que possa ser utilizado por técnicos e profissionais da área

Dimensão fractal aplicada à analise de imagens térmicas do úbere de vacas saudáveis e com mastite subclínica/ Fractal dimension applied to the analysis of thermal images of healthy cows with subclinical mastitis

A mastite é uma doença que acomete o gado leiteiro e provoca muitas perdas econômicas, com comprometimento da produção de leite e depreciação da qualidade do produto final. Nesse sentido, a principal medida para minimização dos impactos negativos da mastite é a detecção precoce da doença em seu estágio inicial. Uma das alternativas mitigadoras é o emprego da termografia infravermelha (TIR), por se tratar de uma técnica de imageamento, não invasiva e sem radiação nociva que pode auxiliar na detecção precoce de fenômenos patológicos. Concomitantemente ao registro, a análise de imagem com aplicação de técnicas que visam extrair suas características, torna possível a diferenciação destas imagens possibilitando o diagnóstico e a tomada de decisão para o controle. Objetivou-se com esta pesquisa aplicar o método box-counting em um conjunto de imagens térmicas pré-selecionadas dos quartos mamários de vacas saudáveis e com mastite subclínica, por meio da dimensão fractal. Foram utilizadas 10 vacas (Girolando) em lactação (5 saudáveis e 5 com mastite subclínica). As imagens foram registradas durante a ordenha nos enquadramentos anterolateral esquerdo, direito e posterior, totalizando 30 imagens para análise pelo método box-counting, utilizando o plugin Fraclac, implementado no software IMAGEJ. Os valores de dimensão fractal para os enquadramentos positivos para mastite subclínica foram maiores do que os negativos. Os histogramas das imagens dos animais com mastite subclínica apresentaram melhor distribuição dos níveis de cinza sobre a imagem, com média de valores menores (105.082, 108.908 e 102.624) e com distribuição fechada, ou seja, baixa variância, apresentando classes de alvos com baixa reflectância e baixo contraste. Os valores dos desvios padrão para os animais com mastite subclínica foram maiores para os enquadramentos anterolateral esquerdo e direito (53.157 e 44.833) indicando maior dispersão dos dados. A aplicação do método box-counting no conjunto de imagens térmicas permitiu diferenciação dos respectivos quadros clínicos, por meio as dimensões fractais, assim como pela análise dos histogramas das imagens em tons de cinza

Exploratory inference of pig behavior in a climate environment

A suinocultura brasileira sofre inúmeras perdas econômicas relacionadas ao estresse térmico, sendo necessário buscar soluções e mecanismos adequados para controlar o ambiente de produção. Objetivou-se com esta pesquisa realizar o monitoramento por imagens e inferir análise exploratória de fatores abióticos, respostas fisiológicas e indicadores comportamentais de suínos na fase de crescimento e terminação, submetidos a programas de iluminação suplementar em ambientes climatizados. Os dados utilizados neste estudo foram provenientes de experimento realizado no Biotério de Experimentação com Suínos da Unidade Acadêmica de Serra Talhada (BES-UAST/UFRPE), localizada no Sertão do estado de Pernambuco, Brasil. Foram utilizados 27 suínos (machos e fêmeas) em fase de crescimento, de linhagem comercial 3/4 Duroc e 1/4 Pietrain, cobertas por macho Duroc (Puro de Origem). O experimento foi realizado de agosto a novembro de 2018, totalizando 66 dias. Os animais foram submetidos a baias sem climatização (BS), baias com ventilação forçada (BV) e baias equipadas com sistema de resfriamento adiabático evaporativo (BR), associado a diferentes programas de suplementação de luz: 12 h de luz natural (L12), L12 + 4 h de luz artificial (L16) e L12 + 6 h de luz artificial (L18). Foram registradas as variáveis meteorológicas no interior de cada baia, no ambiente externo às instalações, as respostas fisiológicas e comportamentais dos animais. O comportamento dos suínos foi avaliado por meio de imagens (640 × 480 pixels) obtidas uma vez por semana, no decorrer de 24 horas, durante todo o período experimental. As imagens foram analisadas em intervalo de 10 min. O delineamento experimental utilizado foi inteiramente casualizado, em esquema fatorial 3×3, distribuídos aleatoriamente em nove baias, com três repetições. A análise comportamental foi realizada pela determinação da frequência de eventos de cada comportamento e determinação da probabilidade pelo teste Qui-Quadrado (X2). A análise de dados empregada foi a multivariada, pelo método de agrupamento (diagrama de árvore) e pela técnica de componentes principais (ACP), para indicação das principais variáveis preditoras dos comportamentos ingestivos dos suínos e desenvolvimento de modelos de regressão linear múltipla. A variância acumulada entre PC1 e PC2 foi superior a 69,70% em ambas as fases de criação. A análise de componentes hierárquicos (HCA) evidenciou a relação entre as variáveis estudadas e o comportamento ingestivo, além disso, permitiu a caracterização do conforto dos animais aos seus respectivos tratamentos. A análise de componentes principais inferiu a relação entre os fatores abiótico e bióticos com o comportamento ingestivo dos animais, permitindo estabelecer modelos de regressão utilizando as variáveis que expressaram maior influência com o comportamento ingestivo.The Brazilian swine industry suffers numerous economic losses related to heat stress, and it is necessary to seek adequate solutions and mechanisms to control the production environment. The objective of this research was to carry out image monitoring and infer exploratory analysis of abiotic factors, physiological responses and behavioral indicators of swine in the growing and finishing phase, submitted to supplementary lighting programs in air-conditioned environments. The data used in this study came from an experiment carried out at the Experimental Animal Facility with Swine of the Serra Talhada Academic Unit (BES-UAST/UFRPE), located in the Sertão of the state of Pernambuco, Brazil. Twenty-seven swine (males and females) in the growing phase, of commercial lineage 3/4 Duroc and 1/4 Pietrain, mated by male Duroc (Pure of Origin) were used. The experiment was carried out from August to November 2018, totaling 66 days. The animals were submitted to pens without air conditioning (BS), pens with forced ventilation (BV) and pens equipped with an adiabatic evaporative cooling system (BR), associated with different light supplementation programs: 12 h of natural light (L12), L12 + 4 h of artificial light (L16) and L12 + 6 h of artificial light (L18). The meteorological variables inside each pen, in the external environment to the facilities, the physiological and behavioral responses of the animals were recorded. The behavior of the pigs was evaluated through images (640 × 480 pixels) obtained once a week, during 24 hours, during the entire experimental period. The images were analyzed at 10 min intervals. The experimental design used was completely randomized, in a 3×3 factorial scheme, randomly distributed in nine pens, with three replications. Behavioral analysis was performed by determining the frequency of events of each behavior and determining the probability by the Chi-Square (X2) test. The data analysis used was multivariate, using the grouping method (tree diagram) and the principal components technique (PCA), to indicate the main predictors of pig ingestive behavior and the development of multiple linear regression models. The accumulated variance for, between PC1 and PC2, was higher than 69.70% in both stages of development. The analysis of hierarchical components (HCA) showed the relationship between the variables studied and the ingestive behavior, in addition, it allowed the characterization of the comfort of the animals to their respective treatments. The analysis of principal components evidenced the relationship between abiotic and biotic factors with the ingestive behavior of the animals, allowing to establish regression models using the variables that expressed greater influence with the ingestive behavior

Evaluation of Body Surface Temperature in Pigs Using Geostatistics

This paper explores the potential of infrared thermography and geostatistics in animal production and presents the results of the application of the combination of these techniques, contributing significantly to efforts to obtain animals’ responses to the environments in which they are located and thereby ensuring improvements in productivity and animal welfare. The objective was to verify the variability in surface temperature in pigs submitted to different climate control systems using geostatistics. Three growing animals per stall were selected. Dry bulb temperature (Tbd, °C), relative humidity (RH, %) and thermal images were recorded at 08:00 and 12:00 h. To analyze the data, semivariograms were made, the theoretical model was validated and kriging maps were constructed. The mean temperature of the pigs in the pen with adiabatic evaporative cooling (AEC) ranged from 32.40 to 36.25 °C; for the pigs in the forced ventilation (FV) pen, the range of variation was from 32.51 to 36.81 °C. In the control group (Con), with natural ventilation, the average temperature was 37.51 to 38.45 °C. The geostatistical analysis provided a mathematical model capable of illustrating the variation in temperature in the caudal–dorsal regions of the pigs according to the environments to which the animals were subjected