Técnicas de mineração para predição da adsorção de fósforo em áreas cultivadas com cana-de-açúcar

• Processo: 18/12279-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Engenharia de Água e Solo
• Pesquisador responsável: Zigomar Menezes de Souza
• Beneficiário: Jeison Andrey Sánchez Parra
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Agrícola (FEAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Características do solo Macronutrientes Adsorção Fósforo Mineralogia do solo Mineração de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: atributos do solo | Condições de relevo | Macronutrientes no solo | Técnicas de Classificação | e-agriculture

Resumo

A disposição de macronutrientes como o fósforo no solo é um fator determinante no crescimento de espécies vegetais. A adsorção de fósforo é caracterizada por diferentes atributos e pelos processos naturais de exposição no solo, que por fim, são expressos em banco de dados de difícil interpretação, no qual são imprescindíveis o emprego de metodologias eficientes para extração de conhecimento, como é o caso da mineração de dados. Dessa maneira, o objetivo deste estudo será a aplicação de técnicas de mineração de dados para predição da adsorção de fósforo no solo em diferentes formas do relevo de áreas cultivadas com cana-de-açúcar. A caraterização foi realizada em áreas agrícolas de cana-de-açúcar na região de Catanduva, estado de São Paulo, em duas parcelas de um hectare, cujas práticas agrícolas foram idênticas ao longo dos anos, sendo uma em área côncava de um relevo e a outra em área convexa adjacente ao relevo. Em cada área foi instalada uma malha amostral contendo 121 pontos com espaçamento de 10 x 10m, onde foram coletas amostras de solo para determinação de atributos físicos, químicos e mineralógicos do solo. A partir do banco de dados obtido pelo grupo de pesquisa do Departamento de Solos e Adubos da Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias da Universidade Estadual Paulista, campus de Jaboticabal serão empregadas técnicas de mineração de dados, tais como: classificação e regressão, para predizer a adsorção de fósforo no solo, a partir das variáveis determinadas no solo. Ao final do projeto, espera-se obter um modelo com elevado potencial preditivo que permita a tomada de decisão de forma rápida e precisa no que diz respeito à adsorção de fósforo no solo. Além disso, pretende-se identificar o grau de importância de cada variável analisada, de forma a estabelecer os atributos principais e secundários no processo de adsorção do fósforo no solo. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PARRA, JEISON SANCHEZ; DE SOUZA, ZIGOMAR MENEZES; DE MEDEIROS OLIVEIRA, STANLY ROBSON; VIEIRA FARHATE, CAMILA VIANA; MARQUES, JOSE; SIQUEIRA, DIEGO. Phosphorus adsorption prediction through Decision Tree Algorithm under different topographic conditions in sugarcane fields. CATENA, v. 213, p. 11-pg., 2022-02-18. (18/12279-3)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

PARRA, Jeison Andrey Sánchez. Modelo preditivo de adsorção de fósforo em áreas cultivadas com cana-de-açúcar utilizando técnicas de mineração de dados. 2020. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Agrícola Campinas, SP.