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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Modelo preditivo de adsorção de fósforo em áreas cultivadas com cana-de-açúcar utilizando técnicas de mineração de dados
Title Alternative: Phosphorus adsorption model in areas cultivated with sugarcane using data mining techniques
Author: Sánchez Parra, Jeison Andrey, 1991-
Advisor: Souza, Zigomar Menezes de, 1970-
Abstract: Resumo: A disposição de macronutrientes como o fósforo no solo é um fator determinante no crescimento de espécies vegetais. A adsorção de fósforo é caracterizada por diferentes atributos e pelos processos naturais de exposição no solo, que por fim, são expressos em banco de dados de difícil interpretação, no qual são imprescindíveis o emprego de metodologias eficientes para extração de conhecimento, como é o caso da mineração de dados. Dessa maneira, o objetivo deste estudo foi aplicar técnicas de mineração de dados para predição da adsorção de fósforo no solo em diferentes formas de relevo em áreas cultivadas com cana-de-açúcar. A caraterização foi realizada em áreas agrícolas de cana-de-açúcar na região de Catanduva, estado de São Paulo, em duas parcelas de um hectare com relevo diferenciado (superfície côncava e convexa), e cujas práticas agrícolas foram idênticas ao longo dos anos. Em cada área foi instalada uma malha amostral contendo 121 pontos com espaçamento de 10 x 10m, onde foram coletas amostras de solo para determinação de atributos físicos, químicos, geofísicos e mineralógicos do solo. A partir do banco de dados foram empregadas técnicas de mineração de dados, para predizer a adsorção de fósforo no solo, a partir das variáveis determinadas no solo. Ao final do projeto, obteve-se um modelo apropriado com elevada taxa de acerto e concordância, com elevado potencial preditivo que permitiu a tomada de decisão de forma rápida e precisa no que diz respeito à adsorção de fósforo no solo. Além disso, foi identificado o grau de importância de cada variável analisada, sendo a susceptibilidade magnética o atributo com maior influência, e por conseguinte se validou a relação das propriedades magnéticas dos minerais óxidos férricos e aluminicos com os processos de adsorção de fósforo nas regiões com caraterísticas similares aos solos do sudeste brasileiro

Abstract: The disposition of macronutrients such as phosphorus in the soil is a determining factor in the growth of plant species. Phosphorus adsorption is characterized by different attributes and natural exposure processes in the soil, which are finally expressed in a database that is difficult to interpret, in which the use of efficient methodologies for knowledge discovery is essential, a data mining is a example. The aim of study was to apply data mining techniques to predict phosphorus adsorption in different relief forms in areas cultivated with sugarcane. The characterization was carried out in agricultural areas of sugarcane in the region of Catanduva, state of São Paulo, in two grids of one hectare with hillslopes cutvature (concave and convex surface). Agricultural practices have been identical over the years, in each area, a sample grid was installed containing 121 points with 10 x 10m spacing, where soil samples were collected to determine physical, chemical, geophysical and mineralogical attributes of the soil. From the database, data mining techniques were used to predict phosphorus adsorption, based on the variables determined in the soil. At the end of the project, an appropriate model was obtained with a high rate of correctness and agreement, with a high predictive potential that allowed decision making in a fast and accurate way with regard to phosphorus adsorption in the soil. In addition, the degree of importance of each analyzed variable was identified, with magnetic susceptibility being the attribute with the greatest influence, and therefore the relationship between the magnetic properties of ferric and aluminum oxide minerals with phosphorus adsorption processes in regions with characteristics similar to soils in southeastern Brazil
Subject: Macronutrientes
Solos
Mineração de dados
Adsorção
Fósforo
Cana-de-açúcar
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: SÁNCHEZ PARRA, Jeison Andrey. Modelo preditivo de adsorção de fósforo em áreas cultivadas com cana-de-açúcar utilizando técnicas de mineração de dados. 2020. 1 recurso online (62 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola, Campinas, SP.
Date Issue: 2020
Appears in Collections:FEAGRI - Tese e Dissertação

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