Sistema de Classificação do Capsicum Annuum Acometido Pela Doença Fúngica Antracnose Através do Random Forest

• Roney de Sousa IFCE
• Rhyan de Brito IFCE

DOI: https://doi.org/10.5753/ercemapi.2020.11464

Resumo

O uso de técnicas computacionais de Inteligência Artificial tem ganhado espaço no auxílio de diversas problemáticas. Com base nisso foi realizado um estudo visando a utilização do classificador Random Forest, presente no pacote do software WEKA, como ferramenta de auxílio no pré-diagnóstico da doença fúngica antracnose em uma horta de pimentões. A metodologia foi composta a partir de um banco de dados, coletados na cidade de Tianguá-CE, na localidade conhecida como Sitio Córrego. Foram feitos 10 treinamentos com os dados normalizados e balanceados, utilizando a validação cruzada kfold. Os resultados foram analisados estatisticamente obtendo-se uma medida
de acerto de 90,84%.

Referências

Afonso, S. (2019). Utilização de algoritmos de vis˜ão computacional para diagnóstico de doenças da vinha.

da Costa Filho, S. V. S., Arce, J. E., Monta˜no, R. A. N. R., and Pelissari, A. L. (2019). Configuração de algoritmos de aprendizado de máquina na modelagem florestal: um estudo de caso na modelagem da relação hipsométrica. Ciência Florestal, 29(4):1501– 1515.

Damasceno, M. (2015). Introdução a mineração de dados utilizandoo weka. Disponivel: http://connepi. ifal. edu. br/ocs/index.php/connepi/CONNEPI2010/paper/viewFile/258/207, Acesso: setembro.

de Alvarenga Júnior, W. J. (2018). Métodos de otimização hiperparamétrica: um estudo comparativo utilizando árvores de decis˜ão e florestas aleatórias na classificação binária.

de Azevedo, C. P., Café Filho, A., and REIS, A. (2006). Recomendações de manejo da antracnose do piment˜ão e das pimentas. Embrapa Hortaliças-Comunicado Técnico (INFOTECA-E).

de França, G. S., da Costa-Carvalho, R. R., Neves, R. P., Araujo, E. R., and Laranjeira, D. (2015). Controle pós-colheita da antracnose do piment˜ão pela levedura rhodotorula glutinis. Bioscience Journal, 31(2).

de Sousa, R. N., de Brito, R. X., and de Sousa Ximenes, J. N. (2019). Aplicação da rede neural rbf como mecanismo auxiliador no diagnóstico da doença hlb em espécies cıtricas. In Anais da VII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, pages 55–60. SBC.

Ferreira, A. F., Moreira, L., de Arruda, G., de Brito, R., and Ferreira, A. V. (2019). Sistema fuzzy como ferramenta auxiliar na detecção da murcha de fusarium no tomateiro. In Anais da VII Escola Regional de Computação Aplicada à Saúde, pages 193–198, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.

Funck, F. C. (2019). Detectando a ferrugem asiática na folha da soja utilizando redes neurais convolucionais. B.S. thesis, Universidade Tecnológica Federal do Paraná.

Ghini, R. and Hamada, E. (2008). Mudanças climáticas: impactos sobre doenças de plantas no Brasil. Brasília, DF: Embrapa Informação Tecnológica; Jaguariúna: Embrapa Meio . . . .

Pereira, R., PINHEIRO, J., and de CARVALHO, A. (2013). Diagnose e controle alternativo de doenças em tomate, piment˜ão, curcurbitáceas e cenoura. Embrapa Hortaliças- Circular Técnica (INFOTECA-E).

Riqueti, G., Ribeiro, C., and Zárate, L. (2018). Classificando perfis de longevidade de bases de dados longitudinais usando floresta aleatória.

Sato, L. Y., Shimabukuro, Y. E., Kuplich, T. M., and Gomes, V. C. F. (2013). Análise comparativa de algoritmos de árvore de decis˜ão do sistema weka para classificação do uso e cobertura da terra. XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, pages 2353–2360.

Silva, R. J. H., Pazoti, M. A., da Silva, F. A., Pereira, D. R., and de Almeida, L. L. (2019). Autenticação biométrica para sistemas por meio da dinâmica da digitação. In Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, volume 11, pages 26–33.

Viana, F., FREIRE, F., and Parente, G. (2007). Controle das principais doenças do piment ˜ão cultivado nas regi˜oes serranas do estado do ceará. Embrapa Agroindústria Tropical-Comunicado Técnico (INFOTECA-E).