Predição de pragas e doenças no cafeeiro utilizando Redes Neurais Artificiais

Abstract

As pragas e doenças no cafeeiro, ocasionadas por bicho-mineiro, broca-do-café, ferrugem e cercosporiose, chegam a atingir ate 50% de uma lavoura cafeeira, podendo causar grandes prejuízos aos cafeicultores. Sendo assim, os sistemas inteligentes são de suma importância para predizer esses danos ao cafeeiro. As redes neurais articiais do tipo perceptron multicamadas, foram os sistemas inteligentes utilizados neste trabalho para prever a porcentagem de ocorrência de pragas e incidência de doenças no cafeeiro. Foram utilizados dados meteorológicos, tais como: temperaturas mínima e máxima, precipitação pluviométrica, umidade relativa do ar, incidência de raios solares e pressão atmosféerica como variáveis de entrada do modelo. O valor dos dados referentes as pragas e doenças se deram quantitativamente e foram coletados no Campo Experimental da EPAMIG de São Sebastião do Paraíso, no sul de Minas Gerais. Foram empregadas as méetricas estatísticas RMSE e R2 para vericar o quão o modelo de rede neural
articial proposto está predizendo as manifestações de pragas e doenças adequadamente.