Navegando por Autor "Souza, Vanessa Cristina O."

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    Mineração de dados espectrais para modelagem de ocorrência de cercosporiose em cafeeiros
    (Embrapa Café, 2013) Volpato, Margarete M. L.; Alves, Helena Maria R.; Vieira, Tatiana G. C.; Andrade, Lívia Naiara de; Soares, Wilian L.; Souza, Vanessa Cristina O.; Alvarenga, Miguel Thiago; Boell, Miler G.
    O monitoramento fitossanitário possibilita prever o aparecimento ou aumento de intensidade da cercosporiose (Cercospora coffeicola Berkeley & Cooke) em cafeeiros. Tradicionalmente esse monitoramento é baseado em observação de períodos críticos ocorridos. Entretanto uma das maiores dificuldades para se utilizar esse tipo de monitoramento é a aquisição de dados climáticos. Uma alternativa para superar este problema é utilizar dados e produtos de imagens de satélites, em função da cobertura espacial e temporal, e de sua relação com as variações do clima e da vegetação de uma região. Uma das dificuldades para realização desse estudo é o grande número de dados gerados, por isso optou-se pela metodologia de mineração de dados, etapa principal do processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD). O presente estudo objetivou aplicar técnicas de mineração de dados para encontrar modelos de dados climáticos e espectrais associados à ocorrência da Cercosporiose em cafeeiros. As coletas de dados de campo foram realizadas na fazenda experimental da EPAMIG, em e São Sebastião de Paraíso, MG, e os dados espectrais foram adquiridos pelo sensor MODIS do satélite Terra. Os modelos gerados mostraram que a temperatura média foi o atributo de maior separabilidade na totalidade dos dados climático estudados com taxa de acerto de 67%.