Autoria: MEIRA, C. A. A.; RODRIGUES, L. H. A.

Resumo: O objetivo deste trabalho foi desenvolver árvores de decisão com o software livre Weka para alerta da ferrugem do cafeeiro em lavouras com alta carga pendente de frutos e comparar esses modelos com as árvores de decisão induzidas por um software proprietário. Dados de incidência mensal da doença no campo coletados durante oito anos foram transformados em valores binários considerando limites de 5 e 10 pontos percentuais (p.p.) na taxa de infecção. Foi gerado um modelo para cada taxa de infecção binária, a partir de dados meteorológicos e do espaçamento entre plantas. O alerta é indicado quando a taxa de infecção, prevista para o prazo de um mês, atingir ou ultrapassar o respectivo limite. As árvores de decisão induzidas pelo Weka tiveram desempenho semelhante às induzidas pelo software proprietário. Os modelos de alerta para o limite de 5 p.p. induzidos pelas duas ferramentas são praticamente iguais. O modelo considerando o limite de 10 p.p. induzido pelo Weka é mais simples e compacto que o induzido pelo software proprietário.

Ano de publicação: 2009

Tipo de publicação: Artigo em anais e proceedings

Unidade: Embrapa Agricultura Digital

Palavras-chave: Coffea Arábica, Data mining, Doença de plantas, Hemileia Vastatrix, Mineração de dados, Modelagem, Modelos de alerta, Plant diseases and disorders, Previsão da ferrugem do cafeeiro, Software livre Weka, Tecnologia da Informação, Árvores de decisão