Este trabalho teve o objetivo de desenvolver modelos de estimativa de produtividade agrícola de cana planta (ano e meio), a partir de dados de produção e dados de precipitação e temperatura, da usina São Luiz SA, localizado no município de Ourinhos-SP.CONBEA 2009

OLIVEIRA, S. R. de M.

PALLONE FILHO, W. J.

ZULLO JUNIOR, J.

Portuguese

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’、  XXXVIII CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRICOLA - - 2α6 de agosto 2009 	 ’ 一 ’ Juazeiro (BA)/Petrolina (PE) -MINERACAO DE DADOS NA ESTIMATIVA DA PRODUTIVIDADE DE CANA-DE- AC6CAR USANDO DADOS AGROCLIMATICOS WANDER J. PALLONE FILHO', JURANDIR ZULLO JUNIOR2, STANLEY R. M. OLIVEIRA3 年ng・きgnc叫aきutorando竺culdadc dc?genh・dぜgricol典UNI9馴‘1'・ Carnpinas-SP・ Fone: (0 19)34298267世ander@ct9・co映「  どgニ ハgncoiう rcsqulsa町  で・ a！しeniro ae 1-烈uisas MeteOrO堅！cas’しumati9as 凹maaas a凸gncuiiura ca ULNILAM?・ しmtpinas-S? uouwr cm .vlrnerafao ac uaaos, resquisaaor aa tmorapa Inlorinauca Agropecuana. し  ampinas-sr Apresentado no XXXVIII Congresso Brasileiro de Engenharia Agricola - CONBEA 2009 2 a 6 de agosto de 2009 - Juazeiro-BA/Petrolina-PE RESUMO: Este trabatho teve o objetivo de desenvolver modelos de estimativa de produtividade agricola de cana planta (ano e meio), a partir de dados de produ9百o e dados de precipita9貢o e temperatura, da usina Sao Luiz SA, localizada no municipio de Ourinhos-SP. Essas estimativas s貢o de grande interesse e importncia A s usinas de a 貢car e h lcool, para o planejamento de sua produ9百o e comercializa戸o. As usinas disp6em de grande volume de dados, gerados em suas atividades, pouco explorados com detalhes, pela dificuldade de extra9ao de informa 百o 6 til. Para abordar esse desafio, buscou-se o desenvolvimento de modelos, com base em t6cnicas de descoberta de conhecimento em banco de dados. A sele9百o de atributos, aliada ao balanceamento de classes, diminuiu a acurcia do classificador, mas aumentou a precisao da classifica 百o da classe minorithria (alta produtividade) PALAVRAS-CHAVE: temperatura, precipita9百o, classifica9百o. DATAMINIG FOR SUGAR CANE YIELD PREDICTION USING AGROCLIMATIC DATA ABSTRACT: This work aimed at developing models to estimate sugarcane yield (first cut - one year and a half), from production, precipitation and temperature data collected from the Sugar Mill called Sao Luiz SA, located in Ourinhos, Sao Paulo State. These estimatives are relevant and important to support production and commercialization activities of sugar and alcohol mills. Several sugar mills have a large volume of data generated in their activities, but they have been little explored in detail, due to the complexity in extracting useful information. To address this challenge, some models were developed based on knowledge discovery in databases. The attribute selection in addition to class balancing reduced the classification accuracy, but improved the precision of the minority class (high productivity). KEYWORDS: temperature, precipitation, classification. INTRODUCAO: A cultura da cana-de-a9ucar esta entre as principais atividades agricolas do Brasil, com 6,1 milh6es de hectares (IBGE, 2007). A previsao de suas safras 6 de fundamental importancia s usinas e desfilarias para fins de planejamento agrcola (plantio, colheita e reforma, por exemplo) e de estrat6gias de negcios (estoques, pre9os e comercializa9百o). A previso de safras 6 baseada, principalmente, em levantamentos de 自 rea plantada e em estimativas de produtividade, tendo o clima forte influencia sobre a" ltima. Nessas estimativas, h自 subjetividade envolvida, especialmente, na produtividade. O clima 6 o fator que mais influencia a produtividade da cana-de-a9ucar. A influencia do clima na produtividade da cana-de-a96car, especialmente envolvendo temperatura e disponibilidade de 自 gua, foi abordada em vrios trabalhos citados por DELGADO ROJAS (1998), TERAMOTO (2003). As usinas canavieiras tm acumulado um grande volume de dados produzidos nas suas atividades, pouco explorados em nivel de detalhe, pela dificuldade de extra9きo de informa戸o u til. As tcnicas de minera叫o de dados tratam e. ・ a de conhecimento nきo explicito em banco de dados, ie 2ooら . 00OlI 乙  MineraCまo de dados na 2009 	 SP-PP-2009 00113 HI'  I I I  I~       I'   I    I    ~I                     NPTTAー 、917-1 b    ~ ―  XXXVIII CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRCOLA - 一 一 一  2α6 de agosto 2009 	 J ' 	' ，んazeiro (BA)/Petrolina (FE) 	 ~como parte do processo de descoberta de conhecimento em banco de dados (HAN e KAMBER, 2006; FAYYAD et aI., 1996). Dentre essas t6cnicas, a classifica9o permite obter modelos de predi9百o, capazes de classificar um conjunto de dados em diferentes classes, a partir de atributos comuns a esse conjunto (CHEN, 1996). A classifica叫o baseada em rvores de decisao 6 adequada a s aplica96es, onde a compreens百o dos crit6rios de classifica叫o 6 parte importante da anlise (GANTI et aI., 1999), com potencial para gerar conhecimento. O objetivo do trabalho foi desenvolver modelos de estimativa de produtividade, com foco na sua aplicabilidade, usando tecnicas de descoberta de conhecimento em banco de dados: prepara9百o de dados, sele9百o de atributos, geraao e interpreta 百o de modelos. MATERIAL E MtTODOS: Foram utilizados dados de produ9百o e meteorol6gicos, da Usina Sao Luiz SA, localizada em Ourinhos-SP, relativos a s safras de 2002 a 2005. Dados de produ9百o: Safra, Variedade. Fazenda. Talho. Est自gio de Corte. Tino de Solo. Distancia. Data Plantio. Data Primeiro Corte, Data Corte Anterior, Data Corte Atual, Area, Fibra, Pureza, Produ9ao lota!, Produtividade Agrcola. Dados meteorol6gicos (di自rios): precipita9百o, temperatura mxima e temperatura minima. A partir desses dados foram calculados os balan9os hdricos (ciclo) da cana-de-a9ucar (THORNTHWAITE e MATHER, 1955; DOORENBOS e KASSAM, 1994), e obtidos, os d6ficits hidricos (DH) e soma de graus de temperatura, acima de 19。C (SG), acumulados, por ms, do primeiro ao vig6simo mes ap6s o plantio. A explora9ao inicial dos dados envolveu a anAlise de sua distribui9o em tabelas e grficos. Os dados de produ9きo foram integrados a s DH e SO, pelos meses de plantio e de colheita por safra (inicio e fim do balan9o hIdrco, respectivamente). A sele9Ao de atributos baseou- se nos algoritmos: teste do Qui-quadrado, Ganho de Informa9ao e Taxa de Ganho de Informa9o (HAN e KAMBER, 2006), visando eliminar atributos que nao agregam informa96es teis aos modelos. Conforme' necesshrio ao uso das' rvores de decisao, os valores do atributo classe produtividade agricola, foram transformados para nominais, formando trs classes: A (alta, produtividade agricola maior que 10% da mdia do bloco - safra, fazenda e variedade), B (baixa, produtividade agricola menor que 10% da mdia do bloco) e N (normal, caso contrhrio). Os atributos "data plantio" e "data corte" foram transformados para o formato nominal, como meses de plantio e de corte, respectivamente. As rvores de decisao foram geradas usando algoritmo C4.5 (QUTNLAN, 1993). Para o balanceamento das classes A (168 exemplos), N (667) e B (178), foram utilizados trs m6todos: "Resample" (amostragem com reposi9ao), NCL e Smolesampling (BATISTA et aI., 2004). os dois 自 ltimos s百o baseados no algoritmo de classifica叫o k-vizinhos mais prximos. Os conjuntos de testes foram criados por amostragens estratificadas, antes do balanceamento de classes. Diferentes modelos foram gerados com conjuntos de dados balanceados (tres mtodos) e no balanceados, com e sem sele9百o de atributos. Os algoritmos utilizados estao disponiveis no software Weka (software gratuito, disponivel em: http://www.cs.waikato.ac.nz/-ml/weka/index.html), que cont6m uma coleC百o de algoritmos de aprendizado de m'quina para uso em aplica96es de minera9ao de dados. RESULTADOS E DISCUSSAO: Verificou-se uma varia戸o (ruido/inconsistencia) importante dos valores de produtividade (atributo classe), entre talh6es de mesmo bloco. A causa prov自vel 6 a dificuldade de controle durante a colheita, podendo ocorrer lan9amento da produ9ao de um talh百o no outro, inclusive entre talh6es com variedades e/ou estdgios diferentes. Verificou-se que talh6es com cana planta de ano e meio, foram menos susceptiveis a esse problema. Observa-se na Tabela 1, que nas safras de 2002 a 2005, a cana de ano e meio (corte 1) representou 12,4% da h rea total plantada e 17% da produ9百o total obtida. Os atributos data plantio, data corte, safra, fazenda, talhao, produ9ao total, est自gio corte, data primeiro corte e data corte anterior foram descartados, antes da sele9ao de atributos, porque no agregariam informa9ao 貢 til ao modelo. Na sele9きo de atributos, adotou-se o criterio de descartar os u ltimos 12 atributos ordenados, por coincidirem nos tres m6todos utilizados. Atributos descartados: SG acumulados do 16。 ao 20。 mes ap6s o plantio, e DH acumulada do ，ミ  8p 6p 4p 2p op 34 35 36 37 38 39 1_4 1_5 1_6 1_7 1_8 2_4 2_5 2_6 2_7 2_8 2_9 鵬Plan加晒‘いhIta 18,0 16,0 14,0 12,0 邑 10,0 . 、  XXXVIII CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRCOLA ラ~ Juazeごae ag(BA)/]器器'PE) 	 ど  1 o ao 8。 mes ap6s o plantio. Na Fig. 1, pode ser observado que o periodo de plantio da cana de ano e meio concentra-se nos meses de janeiro a maro, principalmente em fevereiro. Jh o periodo de colheita, distribui-se por varios meses entre maio e setembro, visando obter as melhores produtividades, considerando as caracteristicas varietais. Os maiores picos de colheita sao observados nos meses de maio e junho (plantio fevereiro). Pode ser observado na Tabela 2, que a sele戸o de atributos aumentou ligeiramente a acurcia dos modelos, para dados balanceados e nao balanceados. A combina9ao da sele戸o de atributos com os mdtodos NCL e Smotesampling aumentou a precisao da classe minoritaria (A - alta). Por outro lado, a sele9ao de atributos no caso dos dados nao balanceados e balanceados pelo m6todo Resample, diminuiu a precisao da classe minorit'ria (A - alta). O balanceamento de classes combinado com a sele9ao de atributos foi positivo, tendo sempre elevado a precisao da classe minorit自ria (A - alta), apesar de ter reduzido a acurhcia dos modelos. Por outro lado, o balanceamento de classes foi negativo no caso dos dados sem sele9ao de atributos, pois nesse caso reduziu tanto a acur自cia dos modelos quanto a precis百o da classe minoritria (A - alta). A combina9百o que produziu o modelo com maior acurcia foi a sele9ao de atributos com os dados nao balanceados, porm, esse modelo apresentou a precis百o da classe minoritria (A - alta) nula. Tabela 1 - Distribui9百o de rea e produtividade, por estAgio de corte, nas safras de 2002 a 2005. Corte Area (mil ha) rea (%) Produ9百o (mil toneladas) rea (%) 1 9,6 12,4 1.086,1 17,0 2 17,8 23,0 1.589,1 24,9 3 15,7 20,2 1.208,5 19,0 4 12,7 16,4 917,8 14,4 5 9,9 12,8 704,6 11,1 >6 866,8 13,6 Total 77,5 6.372,8 Figura I - Grfico da distribui9喜o de rea ocupada, por poca de plantio e de colheita, nas safras de 2002 a 2005. Tabela 2 - Acurcia e precis百o da classe minoritria (A) das diferentes h rvores geradas, com dados balanceados e nao-balanceados, com e sem sele 百o de atributos. Sele9ao de Atributos Sem Com AcurAcia do modelo / Precisao da classe minoritna A. Nao balanceado Resample NCL Smolesampling 62,9/33,3 39,2/22,6 57,8/22,7 51,9 / 15,8 64,6 / 0,0 41,2 / 18,8 58,8 / 25,0 53,9 / 20,0 ' 	, , XXXVIII CONGRESSO BRASILEIRO DE ENGENHARIA AGRCOLA ~I- 2 a 6 de agosto 2009 	 ’ 一 ’ Juazeiro (BA)/Petrolina (PE) CONCLUS6ES: As tcnicas de minera9きo de dados propiciaram a gera9百o de modelos, com base em dados disponiveis nas usinas, portanto, com potencial para aplica9貢o prtica. A sele叫o de atributos teve efeito positivo, no geral, na acur'cia dos modelos, e irregular na precis石o da classe minorithna (A - alta). O balanceamento de classes combinado com a sele9ao de atributos aumentou expressivamente a precisao da classe minoritria (A ・ alta). A combina9ao que proporcionou a obten9ao dos methores resultados, foi a com dados sem sele9百o de atributos e sem balanceamento de classes. O uso de informa96es agrometeorol6gicas com freq鵬ncia quinzenal, decendial ou semanal, al'm do tratamento dos ruidos e inconsistencia presentes nos dados comerciais, podem contribuir para o aumento da precisao dos modelos. REFERENCIAS BATISTA, 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. SIGKDD Explorations, v.6, n. 1, p.20-29, 2004. CHEN, Ming-Syan; HAN, Jiawei; YU, Philip S. Data Mining: An Overview from a Database Perspective. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, v. 8, n. 6, p. 866-883, dec. 1996. DELGADO ROJAS, 3. S. Modelo agromezeorolgico para estimativa dos efeitos de deficidncia hidrica na produtividade agro-industrial da cana-de-a戸car. Disserta9百o (Mestrado), 74p. Escola Superior de Agricultura "Luiz de Queiroz", Universidade de S百o Paulo, 1998. DOORENBOS, J.; KASSAM, A.M. Efeito da A gua no rendimento das culturas. Campina Grande, UFPB, 1994. FAYYAD, U.; PIATETSKY-SHAPIRO, G.; SMYTH, P. From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. AlMagazine, v. 17, n. 3, Fall 1996, p.37-54. GANI!, V.; GEHRKE, J.; RAMAKRISHNAN, R. Mining Very Large Databases. Computer, v. 32, n. 8, p. 38-45, aug. 1999. HAN, J. ; KAMBER, M. Data mining: concepts and techniques, 2 d edition. Morgan Kaufmann Publishers, 2006. IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATiSTICA. Disponivel em: <http://www.ibge.gov.br/home/estatistica/indicadores/agropecuaria/lspa/defaulttab.shtm>. Acesso em: 10 ago. 2007. QUINLAN, J. R. C4.5: programs for machine Learning. Morgan Kaufman, San Mateo, CA, 1993. SOUSA, M. S. R. Mineraぐdo de Dados: Uma implementaFdo fortemente acoplada a um sistema gerenciador de banco de dados paralelo, Rio de Janeiro, 1998. 67p. Disserta恒o (Mestrado). Universidade Federal do Rio de Janeiro. TERAMOTO, E. 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Mineração de dados na estimativa da produtividade de cana-de-açúcar usando dados agroclimáticos.

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