Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/257023
Type: TESE
Degree Level: Doutorado
Title: Processo de descoberta de conhecimento em bases de dados para a analise e o alerta de doenças de culturas agricolas e sua aplicação na ferrugem do cafeeiro
Title Alternative: Process of knowledge discovery in databases for analysis and warning of crop diseases and its application on coffee rust
Author: Meira, Carlos Alberto Alves
Advisor: Rodrigues, Luiz Henrique Antunes, 1959-
Abstract: Resumo: Sistemas de alerta de doenças de plantas permitem racionalizar o uso de agrotóxicos, mas são pouco utilizados na prática. Complexidade dos modelos, dificuldade de obtenção dos dados necessários e custos para o agricultor estão entre as razões que inibem o seu uso. Entretanto, o desenvolvimento tecnológico recente - estações meteoro lógicas automáticas, bancos de dados, monitoramento agrometeorológico na Web e técnicas avançadas de análise de dados - permite se pensar em um sistema de acesso simples e gratuito. Uma instância do processo de descoberta de conhecimento em bases de dados foi realizada com o objetivo de avaliar o uso de classificação e de indução de árvores de decisão na análise e no alerta da ferrugem do cafeeiro causada por Hemileia vastatrix. Taxas de infecção calculadas a partir de avaliações mensais de incidência da ferrugem foram agrupadas em três classes: TXl - redução ou estagnação; TX2 - crescimento moderado (até 5 p.p.); e TX3 - crescimento acelerado (acima de 5 p.p.). Dados meteorológicos, carga pendente de frutos do cafeeiro (Coffea arabica) e espaçamento entre plantas foram as variáveis independentes. O conjunto de treinamento totalizou 364 exemplos, preparados a partir de dados coletados em lavouras de café em produção, de outubro de 1998 a outubro de 2006. Uma árvore de decisão foi desenvolvida para analisar a epidemia da ferrugem do cafeeiro. Ela demonstrou seu potencial como modelo simbólico e interpretável, permitindo a identificação das fronteiras de decisão e da lógica contidas nos dados, allf'iliando na compreensão de quais variáveis e como as interações dessas variáveis condicionaram o progresso da doença no campo. As variáveis explicativas mais importantes foram a temperatura média nos períodos de molhamento foliar, a carga pendente de frutos, a média das temperaturas máximas diárias no período de inG:!Jbação e a umidade relativa do ar. Os modelos de alerta foram deserivolvtdos considerando taxas de infecção binárias, segundo os limites de 5 p.p e 10 p.p. (classe- '1' para taxas maiores ou iguais ao limite; classe 'O', caso contrário). Os modelos são específicos para lavouras com alta carga pendente ou para lavouras com baixa carga. Os primeiros tiveram melhor desempenho na avaliação. A estimativa de acurácia, por validação cruzada, foi de até 83%, considerando o alerta a partir de 5 p.p. Houve ainda equilíbrio entre a acurácia e medidas importantes como sensitividade, especificidade e confiabilidade positiva ou negativa. Considerando o alerta a partir de 10 p.p., a acurácia foi de 79%. Para lavouras com baixa carga pendente, os modelos considerando o alerta a partir de 5 p.p. tiveram acurácia de até 72%. Os modelos para a taxa de infecção mais elevada (a partir de 10 p.p.) tiveram desempenho fraco. Os modelos mais bem avaliados mostraram ter potencial para servir como apoio na tomada de decisão referente à adoção de medidas de controle da ferrugem do cafeeiro. O processo de descoberta de conhecimento em bases de dados foi caracterizado, com a intenção de que possa vir a ser útil em aplicações semelhantes para outras culturas agrícolas ou para a própria cultura do café, no caso de outras doenças ou pragas

Abstract: Plant disease warning systems can contribute for diminishing the use of chemicals in agriculture, but they have received limited acceptance in practice. Complexity of models, difficulties in obtaining the required data and costs for the growers are among the reasons that inhibit their use. However, recent technological advance - automatic weather stations, databases, Web based agrometeorological monitoring and advanced techniques of data analysis - allows the development of a system with simple and free access. A process .instance of knowledge discovery in databases has been realized to evaluate the use of classification and decision tree induction in the analysis and warning of coffee rust caused by Hemileia vastatrix. Infection rates calculated from monthly assessments of rust incidence were grouped into three classes: TXl - reduction or stagnation; TX2 - moderate growth (up to 5 pp); and TX3 - accelerated growth (above 5 pp). Meteorological data, expected yield and space between plants were used as independent variables. The training data set contained 364 examples prepared from data collected in coffee-growing areas between October 1998 and October 2006. A decision tree has been developed to analyse the coffee rust epidemics. The decision tree demonstrated its potential as a symbolic and interpretable model. Its mo deI representation identified the existing decision boundaries in the data and the logic underlying them, helping to understand which variables, and interactions between these variables, led to, coffee rust epidemics in the field. The most important explanatory variables were mean temperature during leaf wetness periods, expected yield, mean of maximum temperatures during the incubation period and relative air humidity. The warning models have been developed considering binary infection rates, according to the 5 pp and 10 pp thresholds, (class '1' for rates greater than or equal the threshold; class 'O;, otherwise). These models are specific for growing are as with high expected yield or areas with low expected yield. The former had best performance in the evaluation. The estimated accuracy by cross-validation was up to 83%, considering the waming for 5 pp and higher. There was yet equivalence between accuracy and such important measures like sensitivity, specificity a~d positive or negative reliability. Considering the waming for 10 pp and higher, the accuracy was 79%. For growing areas with low expected yield, the accuracy of the models considering the waming for 5 pp and higher was up to 72%. The models for the higher infection rate (10 pp and higher) had low performance. The best evaluated models showed potential to be used in decision making about coffee rust disease control. The process of knowledge discovery in databases was characterized in such a way it can be employed in similar problems of the application domain with other crops or other coffee diseases or pests
Subject: Mineração de dados (Computação)
Classificação
Modelos
Árvores de decisão
Hemileia vastatrix
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: MEIRA, Carlos Alberto Alves. Processo de descoberta de conhecimento em bases de dados para a analise e o alerta de doenças de culturas agricolas e sua aplicação na ferrugem do cafeeiro. 2008. 198 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/257023>. Acesso em: 11 ago. 2018.
Date Issue: 2008
Appears in Collections:FEAGRI - Tese e Dissertação

Files in This Item:
File SizeFormat 
Meira_CarlosAlbertoAlves_D.pdf2.53 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.