Banca de DEFESA: EDUARDO VILELA PIERANGELI

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: EDUARDO VILELA PIERANGELI
DATA: 06/03/2020
HORA: 16:00
LOCAL: Sala de defesas, Bloco II.
TÍTULO:

ESTUDO DO POTENCIAL HÍDRICO EM CAFEEIROS UTILIZANDO TÉCNICAS DE APRENDIZADO DE MÁQUINA

PALAVRAS-CHAVES:
PÁGINAS: 100
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

O estudo das relações hídricas nas plantas é de grande importância para compreender o funcionamento de seus mecanismos. Sendo um dos principais indicadores utilizados nesses estudos, o potencial hídrico mostra o nível de hidratação do tecido das plantas. Este indicador é medido de forma direta por meio do uso de um equipamento denominado bomba de Scholander, entretanto, este processo é complexo e demorado. Existem na literatura diversas variáveis numéricas capazes de descrever algumas propriedades das plantas por meio dos índices de refletância das folhas, que podem ser obtidos por meio do uso de espectrômetros. Estas variáveis apresentam relações diretas e indiretas com o potencial hídrico. Este trabalho tem como objetivo explorar tais variáveis para estudar o potencial hídrico em cafeeiros por meio do uso de ferramentas de inteligência computacional e reconhecimento de padrões. Para o desenvolvimento do trabalho, foram coletadas amostras espectrais de uma lavoura de café, na região de Santo Antônio do Amparo, nos anos de 2014 a 2018. Com base nesses dados, foram projetadas e treinadas, utilizando o conjunto de ferramentas NNTool do software MatLab, uma rede neural do tipo MLP (Multi-Layer Perceptron) para estimar o potencial hídrico e outra para fazer a classificação das amostras de acordo com o seu status hídrico, baseado em variáveis espectrais. Foram desenvolvidos ainda um classificador e um estimador baseados em árvore de decisão utilizando a ferramenta Decision and Regression Tree, também do software MatLab. Os resultados obtidos mostraram que as Redes neurais artificias foram superiores no estimador, com um índice de confiança médio de 0.8550, porém as árvores de decisão obtiveram um desempenho ligeiramente superior como classificador, com um percentual de acerto de 88,8%, com o coeficiente de Kappa de 71,07%. No contexto geral, as ferramentas demonstraram um bom desempenho na realização das tarefas propostas, podendo futuramente ser utilizadas no desenvolvimento uma ferramenta de auxílio no setor agrícola. 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - DANTON DIEGO FERREIRA (Membro)
Interno - WILIAN SOARES LACERDA (Membro)
Externo ao Programa - LEONARDO SILVEIRA PAIVA - DAT (Suplente)
Externo à Instituição - ROGÉRIO ANTONIO SILVA - EPAMIG (Suplente)
Externo à Instituição - MARGARETE MARIN LORDELO VOLPATO - EPAMIG (Membro)
Externo à Instituição - LUIZ DE GONZAGA FERREIRA JÚNIOR - CEFET/MG (Membro)