Navegando por Autor "Girolamo Neto, Cesare Di"

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Avaliação de modelos de alerta da ferrugem do cafeeiro para lavouras com alta carga pendente de frutos
(Embrapa Café, 2012) Girolamo Neto, Cesare Di; Meira, Carlos Alberto Alves; Rodrigues, Luiz Henrique Antunes
O objetivo deste trabalho foi avaliar as predições dos modelos de Meira et al. (2009) para dados em que o modelo não foi treinado. A avaliação foi feita pela comparação da taxa de acerto obtida na construção do modelo com a taxa de acerto obtida na avaliação feita para dados em que o modelo não foi treinado, ou seja, de 2006 em diante. Também fez parte do objetivo deste trabalho, mapear os erros e acertos do modelo em determinados períodos (meses) da safra agrícola.
Desenvolvimento e seleção de modelos de alerta para a ferrugem do cafeeiro em anos de alta carga pendente de frutos
(Embrapa Café, 2013) Girolamo Neto, Cesare Di; Rodrigues, Luiz Henrique Antunes; Thamada, Thiago Toshiyuki; Meira, Carlos Alberto Alves
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.
Modelos de predição da ferrugem do cafeeiro (Hemileia vastatrix Berkeley & Broome) por técnicas de mineração de dados
(Editora UFLA, 2014-07) Girolamo Neto, Cesare Di; Rodrigues, Luiz Henrique Antunes; Meira, Carlos Alberto Alves
A ferrugem é a principal doença do cafeeiro, podendo gerar perdas significativas na produção, caso medidas de controle não sejam adotadas. Modelos de alerta de doenças agrícolas são capazes de gerar informações para aplicações de defensivos somente quando necessário, reduzindo gastos por parte do produtor e impactos ambientais. Objetivou-se, neste trabalho, desenvolver, comparar e selecionar modelos de alerta baseados em técnicas de mineração de dados para a predição da ferrugem do cafeeiro, em anos de alta e baixa carga pendente de frutos. Foram utilizados dados obtidos em lavouras de café em produção, ao longo de 13 anos (1998-2011). Vinte e três atributos foram considerados como variáveis independentes (preditoras) e, como variável dependente, a taxa de progresso mensal da ferrugem do cafeeiro, obtida a partir de dados de incidência da doença. Os atributos mais importantes do conjunto de dados foram filtrados por métodos de seleção de atributos e a modelagem foi realizada por meio de quatro técnicas de mineração de dados: máquinas de vetores suporte, redes neurais artificiais, árvores de decisão e florestas aleatórias. Para anos de alta e baixa carga pendente de frutos, as melhores taxas de acerto foram 85,3% e 88,9%, respectivamente. Outras medidas de desempenho como sensitividade e especificidade também apresentaram valores altos e equilibrados. Os modelos desenvolvidos neste trabalho fornecem melhores subsídios para o monitoramento da doença, em anos de alta carga pendente de frutos do que outros modelos existentes, além de prover uma possibilidade de monitoramento, em anos de baixa carga pendente de frutos.
Sistema de alerta da ferrugem do cafeeiro
(Embrapa Café, 2013) Thamada, Thiago T.; Girolamo Neto, Cesare Di; Meira, Carlos A. A.
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.