• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Tesis Doctoral
DOI
10.11606/T.18.2007.tde-14032008-160146
Documento
Autor
Nombre completo
Glaucia Maria Bressan
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2007
Director
Tribunal
Oliveira, Vilma Alves de (Presidente)
Cruvinel, Paulo Estevão
Hruschka Junior, Estevam Rafael
Karam, Décio
Romero, Roseli Aparecida Francelin
Título en portugués
Classificação do risco de infestação de regiões por plantas daninhas utilizando lógica Fuzzy e redes Bayesianas
Palabras clave en portugués
Classificação fuzzy
Krigagem
Mapas
Plantas daninhas
Processamento de imagens
Redes Bayesianas
Resumen en portugués
O presente trabalho tem como objetivo principal a classificação do risco de infestação por regiões de culturas vegetais por plantas daninhas. Os riscos por regiões são obtidos por um sistema de classificação fuzzy, usando métodos de Krigagem e análise de imagens. A infestação é descrita por atributos da cobertura foliar, densidade de sementes, extensão dos agrupamentos de sementes e competitividade, obtidos a partir das amostras de densidades de sementes e de plantas daninhas, da cobertura foliar e da biomassa de plantas daninhas. O atributo da cobertura foliar indica a porcentagem de ocupação das plantas emergentes e é obtido a partir de um mapa de cobertura foliar, construído usando Krigagem. O atributo da densidade de sementes caracteriza a localização das sementes que podem germinar e é obtido a partir de um mapa da distribuição da produção de sementes das plantas daninhas, também construído usando Krigagem. O atributo da extensão dos agrupamentos de sementes reflete a influência das sementes vizinhas em uma certa localização e também é obtido a partir do mapa de distribuição da produção de sementes. O atributo da competitividade entre plantas daninhas e cultura é obtido a partir de um sistema neurofuzzy, utilizando amostras de densidade e de biomassa das plantas daninhas. Para reunir os riscos de infestação semelhantes, os valores de risco inferidos por região pelo sistema fuzzy são agrupados considerando valores e localizações próximas utilizando o método k-médias com coeficiente de variação. Uma abordagem probabilística com redes de classificação Bayesianas é também empregada para a obtenção de um conjunto de regras linguísticas para classificar a competitividade e o risco de infestação, por motivo de comparação. Resultados para o risco de infestação são obtidos para uma área experimental em uma cultura de milho indicando a existência de riscos diferenciados que são explicados pela perda de rendimento da cultura.
Título en inglés
Classification of the risk of infestation per regions of a crop by weeds using Fuzzy and Bayesian networks
Palabras clave en inglés
Bayesian networks
Fuzzy classification
Image processing
Kriging
Maps
Weeds
Resumen en inglés
The goal of this work is the classification of the risk of infestation per regions of a crop by weeds. The risks per regions are obtained by a fuzzy classification system, using kriging and image analysis. The infestation is described by attributes of the weed coverage, weed seed density, weed seed patches and competitiveness, obtained from weed seeds and weed densities, weed coverage and biomass. The attribute of the weed coverage indicates the percentage of infested surface of the emergent weeds which is obtained from a weed coverage map built with kriging. The attribute of the weed seed density is obtained from a weed seed production map also built with kriging which characterizes the locations of seeds which can germinate. The attribute of the weed seed patches is also obtained by the weed seed production map which reflects how the seeds contribute to weed proliferation in the surroundings. The attribute of the competitiveness among weeds and crop is obtained from a neurofuzzy system, using the weeds density and biomass of the plants. In order to aggregate the similar risks of infestation, the values of risks per region inferred by the fuzzy system are clustered according to similar values and locations using the k-means method with a variation coefficient. A probabilistic approach with Bayesian networks classifiers is also considered to obtain a set of linguistic rules to classify the competitiveness and the risk of infestation, for comparison purposes. Results for the risk of infestation are obtained for an experimental area in a corn crop which indicate the existence of different risks, explained by the yield loss of the crop.
 
ADVERTENCIA - La consulta de este documento queda condicionada a la aceptación de las siguientes condiciones de uso:
Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
Glaucia.pdf (4.07 Mbytes)
Fecha de Publicación
2008-03-27
 
ADVERTENCIA: Aprenda que son los trabajos derivados haciendo clic aquí.
Todos los derechos de la tesis/disertación pertenecen a los autores
Centro de Informática de São Carlos
Biblioteca Digital de Tesis y Disertaciones de la USP. Copyright © 2001-2022. Todos los derechos reservados.