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Título: Geoestatística e sistemas “Fuzzy” na proteção de plantas
Título(s) alternativo(s): Geostatistics and Fuzzy systems in plant protection
Autor : Alves, Marcelo de Carvalho
Primeiro orientador: Pozza, Edson Ampélio
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co: Machado, José da Cruz
Primeiro membro da banca: Silva, Ricardo Martins de Abreu
Chalfoun, Sara Maria
Oliveira, Marcelo Silva de
Palavras-chave: Geoprocessamento
Agricultura de precisão
Geociência
Geotecnologia
Geoinformática
Epidemiologia
Estatística
Inteligência artificial
Ecologia
Grandes culturas
Geoprocessing
Precision farming
Geoscience
Geotechnologies
Geoinformatics
Epidemiology
Statistics
Artificial intelligence
Ecology
Great crops
Data da publicação: 3-Out-2014
Referência: ALVES, M. de C. Geoestatística e sistemas “Fuzzy” na proteção de plantas. 2006. p. Tese (Doutorado em Agronomia)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2006.
Resumo: The Geoscience and Artificial Intelligence presents enormous potential of application in a country of continental dimensions, such as Brazil, where it can be used to support the lack of decision support information about agriculture and environment problems. It has been even more necessary to use those methodologies to optimize resources and to reduce costs of rural enterprises quality control programs. In that context, it was aimed at with Geographical Information Systems, Geostatistics, Remote Sensing, Digital Image Processing, Fuzzy Logic Systems, Neural Networks and Statistics, in order to explore and to understand some biotical and abiotical factors related to Plant Protection. In the chapter 2 and 3, Fuzzy Logic System and Neuro-Fuzzy System were respectively developed, validated and implemented to estimate the asian soybean rust and coffee rust monocyclic process based in temperature and leaf wetness period. In the chapter 4, techniques of Precision Farming were used to detect spatial variability patterns of agronomic variables and to study the dynamics of some processes that influence in the coffee crop management. Last, in the chapter 5, Geographical Information Systems and Geostatistics were applied to study the ecology and epidemiology aspects of common bean antracnose and cotton ramulose seed borne fungi.
Em um país de dimensões continentais como o Brasil, existe carência de informações de apoio à decisão sobre problemas agrícolas e ambientais, nos quais a Geociência e Inteligência Artificial apresentam enorme potencial de utilização. Torna-se cada vez mais necessário utilizar essas metodologias para otimizar recursos e reduzir custos dos programas de controle de qualidade de empreendimentos rurais. Nesse contexto, objetivou-se com Sistema de Informações Geográficas, Geoestatística, Sensoriamento Remoto, Processamento de Imagens Digitais, Lógica ´Fuzzy´, Redes Neurais e Estatística, explorar e compreender alguns fatores bióticos e abióticos relacionados à Proteção de Plantas. No capítulo 2 e 3 desenvolveram-se, validaram-se e implementaram-se Sistemas de Lógica ´Fuzzy´ e Neuro-Fuzzy, respectivamente, para estimar o processo monocíclico da ferrugem asiática da soja e da ferrugem do cafeeiro em função de temperatura e do período de molhamento foliar. No capítulo 4, utilizaram-se técnicas de Agricultura de Precisão para detectar padrões de variabilidade espacial de variáveis agronômicas e estudar a dinâmica de alguns processos que influenciam no manejo de uma lavoura cafeeira. Por último, no capítulo 5, foram utilizadas técnicas de Sistema de Informações Geográficas e Geoestatística para estudar aspectos ecológicos e epidemiológicos da antracnose do feijoeiro e da ramulose do algodoeiro transmitidas por sementes.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4298
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções:DAG - Agronomia/Fitotecnia - Doutorado (Teses)

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