Ir para o conteúdo principal Ir para o menu de navegação principal Ir para o rodapé
Scientific Electronic Archives
Ciências Agrárias
DOI: 10.36560/18120252014
Enviado: 2024-10-08
Publicado: 2024-12-16

Modelo para estimação da área foliar da cagaiteira por meio de um algoritmo genético

Universidade Federal de São João del-Rei
Universidade Federal de São João del-Rei
Universidade Federal de São João del-Rei
Universidade Federal de São João del-Rei
Eugenia dysenterica inteligência artificial otimização

Resumo

A estimativa da área foliar da cagaiteira é importante por permitir a obtenção de indicadores do crescimento e do desenvolvimento da planta, tais como a intensidade da transpiração, a taxa assimilatória líquida, a área foliar específica e o índice de área foliar, possibilitando a predição da produtividade. Assim, objetivou-se desenvolver e testar um modelo capaz de estimar a área foliar da cagaiteira utilizando-se um algoritmo genético. Foi possível ajustar o modelo com o método de otimização estocástico proposto. O erro médio encontrado para o conjunto de dados testado foi de aproximadamente 0,218 cm2 em um espaço amostral cuja área foliar média foi de 5,370 cm2. A informação gerada permite a aplicação do modelo para a estimação da área foliar da cagaiteira em estudos futuros.

Referências

  1. Aguiar, A.V.; Vencovsky, R.; Chaves, L.J.; Moura, M.F.; Morais, L.K. Genetics andexpected selection gain for growth traits in Eugenia dysenterica DC. populations. Bragantia, v. 68 p.629-637, 2009.
  2. Azevedo, A. M.; Andrade Júnior, V.C.; Pedrosa, C.E.; Oliveira C.M.; Dornas, M.F.S.; Cruz, C.D.; Valadares, N.R. Application of artificial neural networks in indirect selection: a case study on the breeding of lettuce. Bragantia, v.74, n. 4, p.387-393, 2015.
  3. Azevedo, A.M.; Andrade Júnior, V.C.; Sousa Júnior, A.S.; Santos, A.A.; Cruz, C.D.; Pereira, S.L.; Oliveira, A.J.M. Eficiência da estimação da área foliar de couve por meio de redes neurais artificiais. Horticultura Brasileira, v.35, n.1, p.14-19, 2017.
  4. Azevedo, A.M.; Silveira, V.A.; Oliveira, C.M.; Pedrosa, C.E.; Lemos, V.T.; Valadares, N.; Guimarães, A.G. Predição da área foliar em acerola por redes neurais artificiais e regressão múltipla. Revista Agrária Acadêmica, v.2, n.3, p. 96-105, 2019.
  5. Blanco, F. F.; Folegatti, M. V. A new method for estimating the leaf area index of cucumber and tomato plants. Horticultura Brasileira, v. 21, p. 666-669, 2003.
  6. Campos Telles, M.P.; Silva, R.S.M.; Chaves, L.J.; Coelho, A.S.G.; Diniz Filho, J.A.F. Divergência entre subpopulações de cagaiteira (Eugenia dysenterica) em resposta a padrões edáficos e distribuição espacial. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 36, p. 1387-1394, 2001.
  7. Chaves, M.E.D.; zu Ermgassen Mataveli, G.; Aragão, E.A.; Adami, R.B.; Sanches, M.; Ieda, D. Reverse the Cerrado´s neglect. Nature Sustainability, v.6, n.9, p. 1028-1029, 2023.
  8. Haykin, S. Redes neurais: princípios e prática. Porto Alegre: Bookman, 2001. 898p.
  9. Leite, M.L.M.V; Lucena, L.R.R.; Sá Júnior, E.H.; Cruz, M.G. Estimativa da área foliar em Urochloa mosambicensis por dimensões lineares. Revista Agropecuária Técnica, v.38, n.1, p.9-16, 2017.
  10. Lopes, S. J.; Brum, B.; Santos, V. J.; Fagan, E. B.; Luz, G. L.; Medeiros, S. L. P. Estimativa da área foliar de meloeiro em diferentes estádios fenológicos por fotos digitais. Ciência Rural, v. 37, n.4, p. 1153-1156, 2007.
  11. Maldaner, I.C.; Heldwein, A.B.; Loose, L.H.; Lucas, D.D.P.; Guse, F.I.; Bortoluzzi, M.P. Modelos de determinação não destrutiva da área foliar em girassol. Ciência Rural, v.39, n.5, p.1356-1361, 2009.
  12. Monteiro, J.E.B.A.; Sentelhas, P.C.; Chiavegato, E.J.; Guiselini, C.; Santiago, A.V.; Prela, A. Estimação da área foliar do algodoeiro por meio de dimensões e massa das folhas. Bragantia, v.64, n.1, p.15-24, 2005.
  13. Morais Cardoso, L. de; Martino, H.S.D.; Moreira, A.V.B.; Ribeiro,S.M.R.; PinheiroSant'ana, H.M. Cagaita (Eugenia dysenterica DC.) of the Cerrado of Minas Gerais, Brazil: Physical and chemical characterization, carotenoids and vitamins. Food Research International, v.44, p.2151 – 2154, 2011.
  14. Oga, F.M.; Fonseca, C.E.L. Um método rápido para estimar área foliar em mudas de cagaiteira (Eugenia dysenterica D.C.). Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.29, p. 571-577, 1994.
  15. Oliveira, D.L. Viabilidade econômica de algumas espécies medicinais nativas do Cerrado. Estudos, v.38, p.301 – 332, 2011.
  16. Pinto, A.R.F.; Martarelli, N.J.; Nagano, M.S. Algoritmo genético: principais gaps, trade-offs e perspectivas para futuras pesquisas. Trends in Computational and Applied Mathematics, v.23, n.3, p.413-438, 2022.
  17. Queiroga, J.L.; Romano, E.D.U.; Souza, J.R.P.; Miglioranza, E. Estimativa da área foliar do feijão-vagem (Phaseolus vulgaris L.) por meio da largura máxima do folíolo central. Horticultura Brasileira, v.21, n.1, p. 64-68, 2003.
  18. Tavares Junior, J. E.; Favarin, J. L.; Dourado Neto, D.; Maia, A. De H. N.; Fazuoli, L. C.; Bernardes, M. S. Análise comparativa de métodos de estimativa de área foliar em cafeeiro. Bragantia, v.61, p.199-203, 2002.
  19. Toebe, M.; Brum, B.; Lopes, S. J.; Cargnelutti Filho, A.; Silveira, T. R. Estimativa da área foliar de Crambe abyssinica por discos foliares e por fotos digitais. Ciência Rural, v.40, n.2, p. 445- 448, 2010.
  20. Toebe, M.; Cargnelutti Filho, A.; Loose, L.H., Heldwein, A.B., Zanon, A.J. Área foliar de feijão-vagem (Phaseolus vulgaris L.) em função de dimensões foliares. Semina: Ciências Agrárias, v.33, n.1, p. 2491-2500, 2012.
  21. Schmildt, E. R.; Amaral, J.A.T.; Schmildt, O.; Santos, J.S. Análise comparativa de equações para estimativa da área foliar em cafeeiros. Coffee Science, v.9, n.2, p. 155-167, 2014.

Como Citar

Albuquerque, A. S., Souza, L. M. de, Guedes, K. J., & Ferreira, A. P. S. X. (2024). Modelo para estimação da área foliar da cagaiteira por meio de um algoritmo genético. Scientific Electronic Archives, 18(1). https://doi.org/10.36560/18120252014