Banca de DEFESA: ALEX LIMA MONTEIRO

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALEX LIMA MONTEIRO
DATA: 18/12/2020
HORA: 08:00
LOCAL: Videoconferência
TÍTULO:

OTIMIZAÇÃO NO CONTEXTO DA CADEIA PRODUTIVA DA AGRICULTURA FAMILIAR: UMA APLICAÇÃO NA COLETA DE LEITE DO PEQUENO PRODUTOR

PALAVRAS-CHAVES:

Modelagem. período crítico. inteligência artificial.

PÁGINAS: 103
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Agronomia
RESUMO:

A eficiência no controle das plantas daninhas nos cultivos agrícolas depende da adoção do método de controle na época correta, minimizando a interferência da comunidade infestante. Todavia, a definição do início e fim da época de controle é de difícil mensuração pelo produtor devido as particularidades da comunidade infestante, das culturas e das condições de manejo e edafoclimáticas de cada local de cultivo. Uma das alternativas para a solução deste problema é o uso de modelos baseados em métodos estatísticos ou métodos de aprendizado de máquina desenvolvidos no campo da inteligência artificial que possam ser adequados para fazer previsões da perda de rendimento de culturas agrícolas em função da interferência de plantas daninhas. Dessa forma, este estudo foi realizado visando comparar a eficácia de modelos matemáticos empíricos tradicionais como as Regressões Linear Multipla (RLM) com modelos de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para modelagem da interferência de plantas daninhas em estimar o início do controle de plantas daninhas em diferentes classes de perdas de produtividades aceitáveis de culturas agrícolas. Os experimentos foram realizados durante os anos de 2016, 2017 e 2018 e foram utilizadas para o estudo as culturas do melão, gergelim e cebola. O delineamento utilizado foi em blocos ao acaso, com três repetições. Os tratamentos, foram compostos por seis períodos para início do controle de plantas daninhas (0, 7, 14, 21, 28, 32 e 42) dias após a emergência (DAE) para a cultura da cebola, enquanto que para o gergelim e o meloeiro foram (130, 260, 390, 520, 297 650, 1300) e (130, 260, 390, 520, 972) graus dias (GD) após a semeadura do gergelim e transplantio das mudas de melão, respectivamente. Os resultados demonstraram que modelos RLM baseados em entradas não-destrutivas e destrutivas sobre a comunidade de plantas daninhas são capazes de estimar as perdas de produtividade da cebola, porém, com baixa precisão. Os modelos de RNAs considerando apenas o período de convivência e sistema de irrigação possuem desempenho similar a modelos de Regressão Linear Múltipla. No entanto, a inserção das variáveis relacionadas a densidade de plantas daninhas (não-destrutiva) e a matéria fresca (destrutiva) nos modelos de RNAs, eleva a capacidade preditiva das redes para valores próximos a 99% de acerto. O modelo de RNAs, que fizeram a combinação de entradas não-destrutiva (Densidade) e destrutiva (Matéria Fresca) dispensa outras entradas mais específicas como a relação de espécies C3/C4 e Monocotiledoneas/Eudicotiledoneas (M/E). O período de interferência de plantas daninhas é o principal fator para inferir o grau de interferência das plantas daninhas nas culturas do gergelim e meloeiro. Os modelos de RNAs com melhor performance podem indicar o início do controle de plantas daninhas, uma vez que são capazes de estimar com precisão as perdas causadas pela interferência das plantas daninhas.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1670421 - AURELIO PAES BARROS JUNIOR
Externo à Instituição - CAMILA FERREIRA DE PINHO - UFRRJ
Interno - 2213033 - DANIEL VALADAO SILVA
Externo ao Programa - 099.534.676-33 - MATHEUS DE FREITAS SOUZA - UFERSA
Externo ao Programa - 2578617 - STEFESON BEZERRA DE MELO