Author(s): VOLPATO, M. M. L.; ALVES, H. M. R.; VIEIRA, T. G. C.; BOELL, V. G.; SOUZA, J. C. de; BOELL, M. G.; SOARES, W. L.

Summary: O monitoramento fitossanitário possibilita prever o aparecimento ou aumento da ocorrência da Broca do Café (Hypothenemus hampei). 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 H. hampei em frutos de café. 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% e 73%.

Publication year: 2015

Types of publication: Paper in annals and proceedings

Unit: Embrapa Coffee

Keywords: Agrometeorologia, Agrometeorology, Café, Hypothenemus Hampei, Meteorologia, Remote sensing, Sensoriamento remoto