Redes Neurais na Simulação de Condições Climáticas Potenciais ao Cultivo de Bambu no Brasil

  • João Antonio Lorençone IFMS
  • Lucas E. de O. Aparecido IFSULDEMINAS
  • Pedro Antonio Lorençone IFMS
  • Guilherme Botega Torsoni IFMS

Resumo


Esse estudo teve como objetivo realizar o zoneamento agrícola de risco climático do bambu no Brasil por meio de redes neurais artificiais. Foi utilizado dados climáticos de temperatura do ar (TAIR, ºC) e precipitação pluviométrica (P). Foi empregado a Rede Neural Artificial Feed Forward, Multilayer Perceptron (MLP) com algoritmo de aprendizagem “backpropagation” para multicamadas. O zoneamento agroclimático permitiu a classificação das regiões por aptidão climática e demonstrou que 71% do território nacional foram aptos para o cultivo do bambu. O uso da rede neural permitiu uma classificação precisa e rápida das aptidões climáticas.

Palavras-chave: Clima, Agricultura, Machine learning

Referências

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Publicado
10/11/2021
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LORENÇONE, João Antonio; APARECIDO, Lucas E. de O.; LORENÇONE, Pedro Antonio; TORSONI, Guilherme Botega. Redes Neurais na Simulação de Condições Climáticas Potenciais ao Cultivo de Bambu no Brasil. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA (SBIAGRO), 13. , 2021, Evento Online. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 382-385. ISSN 2177-9724. DOI: https://doi.org/10.5753/sbiagro.2021.18414.