Utilizando Aprendizado de Máquina Explicável para Previsão de Severidade de Ferrugem Asiática da Soja

  • Christofer Daniel UTFPR
  • Guilherme Maturana UTFPR
  • Eduardo H. M. Pena UTFPR

Resumo


A ferrugem asiática é uma doença causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi; tendo a soja como um de seus hospedeiros, e seu aparecimento dependente de múltiplas variáveis do ambiente. Este trabalho propõe o uso de modelos de aprendizado de máquina estado-da-arte para prever a severidade da ferrugem asiática em lavouras de soja. Combinamos dados geológicos e meteorológicos com bases de dados sobre culturas de soja para obter um conjunto de dados que permita explorar melhor as capacidades dos modelos. Em particular, nos concentramos em modelos explicáveis. O conjunto de dados, em combinação com os modelos, permitiu atingir boa acurácia para previsão da severidade da ferrugem para várias plantações em várias cidades brasileiras.

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Publicado
08/11/2023
DANIEL, Christofer; MATURANA, Guilherme; PENA, Eduardo H. M.. Utilizando Aprendizado de Máquina Explicável para Previsão de Severidade de Ferrugem Asiática da Soja. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA (SBIAGRO), 14. , 2023, Natal/RN. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2023 . p. 16-23. ISSN 2177-9724. DOI: https://doi.org/10.5753/sbiagro.2023.26536.