DEINFO - Departamento de InformáticaSubcomunidade do DEINFOhttp://hdl.handle.net/123456789/142024-03-28T14:46:28Z2024-03-28T14:46:28ZUso de técnicas de Mineração de Dados em Espectroscopia de Reflectância em SolosTeixeira, SandroGuimarães, Alaine Margaretehttp://hdl.handle.net/123456789/9492020-09-21T13:11:56Z2013-01-01T00:00:00ZUso de técnicas de Mineração de Dados em Espectroscopia de Reflectância em Solos
Teixeira, Sandro; Guimarães, Alaine Margarete
Segundo dados do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA) o Brasil se consolidará como uma potência agrícola nos próximos dez anos e disputará a liderança na produção de alimentos com os Estados Unidos. De acordo com o estudo, produtos agrícolas de alto consumo interno e que já fazem parte da pauta de exportação brasileira, tendem a ter um aumento de produção, sobretudo devido ao avanço tecnológico. Neste contexto, é imprescindível que a área de pesquisa brasileira relacionada à produção continue avançando. E, para que isto aconteça é preciso que o uso de métodos de manejo, como por exemplo a Agricultura de Precisão (AP), sejam explorados a fundo. Um dos objetivos básicos da AP é o manejo localizado do solo. A produtividade das culturas é influenciada quando os atributos físicos, químicos e biológicos do solo estão equilibrados e suficientemente disponíveis, de forma a fornecer condições para as plantas expressarem todo seu potencial produtivo. Por meio da análise de solo é possível conhecer sua fertilidade, avaliar o grau de deficiência de nutrientes e determinar as quantidades de corretivos e fertilizantes a serem recomendados com vista à produção. Para a avaliação das características do solo relacionadas com o seu potencial, assim como a avaliação da fertilidade, as análises químicas e físicas de rotina são métodos convencionalmente usados. Porém, estas análises agridem a natureza pela utilização dos reagentes químicos. Nesse contexto o sensoriamento próximo tem despertado o interesse dos pesquisadores área de solos, já que possui algumas vantagens sobre as análises convencionais. Segundo SHEPHERD E WALSH (2007), é uma das técnicas analíticas mais eficientes e disponíveis do século 21. A utilização da espectroscopia de reflectância na região do visível e no infravermelho próximo (vis-NIRS) pode ser altamente viável na análise de solos, e como tal pode ajudar a identificar teores dos atributos do solo de maneira mais limpa e rápida. É possível correlacionar os comprimentos de onda adquiridos da reflectância de componentes do solo por meio de análises estatísticas, bem como por meio de técnicas de Mineração de Dados, como no trabalho de PROENÇA (2012). O objetivo deste trabalho foi comparar algoritmos de classificação de dados implementados no software WEKA10 (Waikato Environment for Knowledge Analysis) para estimar matéria orgânica (MO) e teor de argila do solo utilizando uma base de dados obtidos pelo método convencional de análise do solo e pelo método vis-NIRS.
2013-01-01T00:00:00ZIndicação de fórmula para estimativa de teores de carbono em solos utilizando Máquina de Vetor de Suporte e refletância espectralTeixeira, SandroGuimarães, Alaine Margaretehttp://hdl.handle.net/123456789/9482020-09-21T13:11:01Z2015-01-01T00:00:00ZIndicação de fórmula para estimativa de teores de carbono em solos utilizando Máquina de Vetor de Suporte e refletância espectral
Teixeira, Sandro; Guimarães, Alaine Margarete
O carbono constitui-se em um importante atributo na capacidade produtiva do solo. Porém, as tradicionais metodologias empregadas para sua determinação geram problemas ambientais devido ao uso de reagentes químicos. A espectroscopia é uma das técnicas promissoras na Agricultura de Precisão para análises de solos e que pode trazer uma solução viável para análise de teor de carbono. Dentre suas vantagens, destaca-se a preservação da amostra, o não consumo de reagentes, além de sua eficiência na aquisição de dados provenientes de um grande número de amostras. O objetivo deste trabalho foi contribuir com um modelo de regressão capaz de predizer a quantidade de carbono em amostras de solo utilizando a espectroscopia na região do visível e no infravermelho próximo. Para tanto, foi utilizada a técnica de Aprendizagem de Máquina SVM incorporada ao software WEKA como auxílio na criação do modelo. A SVM tem representado uma alternativa melhor aos já consagrados métodos de regressão multivariada por apresentar capacidade de generalização. Nos experimentos realizados foi utilizado um conjunto de amostras de solo coletadas na região dos Campos Gerais. A avaliação dos resultados teve como base os erros de previsão e os coeficientes de correlação entre os valores dos teores de carbono preditos pelo modelo. Foram encontrados coeficientes de correlação 0,89. Concluiu-se que a espectroscopia no vis-NIRS aliada à técnica SVM pode ser recomendada como uma alternativa aos métodos convencionais de análise de carbono em solos.
2015-01-01T00:00:00ZData Mining Algorithms for Prediction of Soil Organic Matter and Clay Based on Vis-NIR SpectroscopyTeixeira, SandroGuimarães, Alaine MargareteProença, Carlos A.Rocha, José Carlos Ferreira daCaires, Eduardo Fáverohttp://hdl.handle.net/123456789/9472020-08-13T17:10:07Z2014-04-01T00:00:00ZData Mining Algorithms for Prediction of Soil Organic Matter and Clay Based on Vis-NIR Spectroscopy
Teixeira, Sandro; Guimarães, Alaine Margarete; Proença, Carlos A.; Rocha, José Carlos Ferreira da; Caires, Eduardo Fávero
Organic matter (OM) amount and clay content in the soil are important constituents in the sustainability of agricultural systems. The methods used for OM and clay analyses in laboratories are laborious, time consuming and use require reagents that pollute the environment. The use of reflectance in the visible and near infrared (Vis-NIR) can be highly viable in soil analysis identifying the attributes contents in a cleaner and quicker way. There is still no general model specifying the wavelengths to be used for neither each variable being analyzed nor a well-defined methodology to be applied. The aim of this study was to apply all the classification algorithms available in the Weka software trying to find the best correlations between spectral data in the Vis and NIR spectrums, separately, and OM and clay content in the soil. As result, the clay prediction had a strong correlation with both Vis and NIR spectrum. OM prediction presented a determination coefficient greater than 0.7 but brought an error that cannot be overlooked. Lazy KStar algorithm showed to be more adequate to mine the data presenting the higher determination coefficients and the lower errors. The best results for both OM and clay were obtained when correlated with the Vis spectrum. This suggests that it is possible to predict OM and clay using only the Vis spectrum.
2014-04-01T00:00:00ZIndicação de fórmula para estimativa de teores de carbono em solos utilizando Máquina de Vetor de Suporte e refletância espectralTeixeira, SandroGuimarães, Alaine MargareteCaires, Eduardo Fáverohttp://hdl.handle.net/123456789/9462020-08-12T20:13:54Z2015-10-10T00:00:00ZIndicação de fórmula para estimativa de teores de carbono em solos utilizando Máquina de Vetor de Suporte e refletância espectral
Teixeira, Sandro; Guimarães, Alaine Margarete; Caires, Eduardo Fávero
O carbono constitui-se em um importante atributo na capacidade produtiva do solo. Porém, as tradicionais metodologias empregadas para sua determinação geram problemas ambientais devido ao uso de reagentes químicos. A espectroscopia é uma das técnicas promissoras na Agricultura de Precisão para análises de solos e que pode trazer uma solução viável para análise de teor de carbono. Dentre suas vantagens, destaca-se a preservação da amostra, o não consumo de reagentes, além de sua eficiência na aquisição de dados provenientes de um grande número de amostras. O objetivo deste trabalho foi contribuir com um modelo de regressão capaz de predizer a quantidade de carbono em amostras de solo utilizando a espectroscopia na região do visível e no infravermelho próximo. Para tanto, foi utilizada a técnica de Aprendizagem de Máquina SVM incorporada ao software WEKA como auxílio na criação do modelo. A SVM tem representado uma alternativa melhor aos já consagrados métodos de regressão multivariada por apresentar capacidade de generalização. Nos experimentos realizados foi utilizado um conjunto de amostras de solo coletadas na região dos Campos Gerais. A avaliação dos resultados teve como base os erros de previsão e os coeficientes de correlação entre os valores dos teores de carbono preditos pelo modelo. Foram encontrados coeficientes de correlação 0,89. Concluiu-se que a espectroscopia no vis-NIRS aliada à técnica SVM pode ser recomendada como uma alternativa aos métodos convencionais de análise de carbono em solos.
2015-10-10T00:00:00Z