Redes neurais artificiais para estimativa da fitotoxidez de Saflufenacil em mudas de Café Conilon

Palavras-chave: Inteligência artificial, Biometria, Fitotoxicidade, Herbicida

Resumo

A inobservância das boas práticas na aplicação de herbicidas nas entrelinhas do cafeeiro pode causar deriva e consequente casos de fitotoxidez em cafeeiros. A determinação da fitotoxidez é normalmente realizada por meio de escalas que são métodos subjetivos e podem levar a erros de diagnóstico. Desta forma, o objetivo do trabalho foi verificar se os parâmetros fisiológicos e biométricos, utilizando a rede neural, são bons indicadores de fitotoxidez, bem como estimar a fitotoxidez causada pelo herbicida Saflufenacil em plantas de café conilon. O experimento foi implantado em casa de vegetação na Fazenda Experimental da Universidade Federal do Espírito Santo, câmpus São Mateus, ES. Foram utilizadas mudas de café conilon clone LB1. As mudas foram cultivadas em vasos de 5 L. O delineamento utilizado foi inteiramente casualizado com 15 repetições. Os tratamentos foram as subdoses de Saflufenacil: 10, 20, 30 e 40% da dose comercial. Os parâmetros avaliados foram: altura, diâmetro de caule, número de folhas e ramos plagiotrópicos, fluorescência da clorofila “a”, índice de clorofila, teores de pigmentos e avaliação de fitotoxidez visual. Para estimar a fitotoxidez, as RNAs foram treinadas utilizando o algoritmo Resilient Propagation com 3.000 ciclos. Os parâmetros fisiológicos e biométricos são bons indicadores do estado em que a planta se encontra. Foi possível estimar a fitotoxidez do herbicida Saflufenacil utilizando os parâmetros fisiológicos e biométricos via redes neurais com eficiência, sendo que as estimativas dos erros de modelagem não foram superiores a 5% em sua maioria.

Biografia do Autor

Tamara Locatelli, Universidade Federal do Espírito Santo - UFES
Bolsista Técnica de laboratório e campo do Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), São Mateus (ES), Brasil
Ismael Lourenço de Jesus Freitas, Universidade Federal do Espírito Santo - UFES
Pós-doutorando do Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), São Mateus (ES), Brasil
Silvério de Paiva Freitas, Universidade Estadual do Norte Fluminense - UENF
Professor permanente do Programa de Pós-graduação em Produção Vegetal da Universidade Estadual do Norte Fluminense (UENF), Campos dos Goytacazes (RJ), Brasil
Edney Leandro da Vitória, Universidade Federal do Espírito Santo - UFES
Docente permanente do Programa de Pós-graduação em Agricultura Tropical (PPGAT) da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), São Mateus (ES), Brasil.
Aclécia Gonçalves Batista, Universidade Federal do Espírito Santo - UFES
Graduanda em Agronomia da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), São Mateus (ES), Brasil
Tallita Pedroni Locatelli, Instituto Federal do Espírito Santo - IFES
Pedagoga formada pelo Instituto Federal do Espírito Santo, Câmpus Itapina (IFES), Colatina (ES), Brasil.

Referências

AMARAL, A.M.; MUNIZ, J.A.; SOUZA, M. Avaliação do coeficiente de variação como medida da precisão na experimentação com citros. Pesq. Agr. Bras., v. 32, n. 12, p. 1221-1225, 1997.

BARBEDO, J. G.; TIBOLA, C. S.; FERNANDES, J. M. Detectando a queima da cabeça do fusário em grãos de trigo usando imagens hiperespectrais. Rev. Bras. Eng. Bios., v. 131, p. 65-76, 2015.

BINOTI, D. H. B.; BINOTI, M. L. M. S.; LEITE, H. G. Configuração de redes neurais artificiais para estimação do volume de árvores. Ci. Madeira, Pelotas, v. 5, n. 1, p. 58-67, maio. 2014. DOI: http://dx.doi.org/10.12953/2177-6830.v05n01a06.

BINOTI, D. H. B.; BINOTI, M. L. M. S.; LEITE, H. G.; SILVA, A. A. L.; ALBUQUERQUE. A. C. Modelagem da Distribuição de Diâmetros Utilizando Autômatos Celulares e 32 Redes Neurais Artificiais. Rev. Cerne., v. 19, p. 677 - 685, 2013.

BINOTI, M. L. M. DA. S. Uso de redes neuronais artificiais para prognose da produção de povoamento de eucalipto. 2010. 54f. Dissertação (Mestrado em Ciência Florestal) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, Minas Gerais, 2010.

BRAGA, A. de P.; CARVALHO, A. P. DE L. F. de; LUDEMIR, T. B. Redes Neurais Artificiais: Teoria e Aplicações. 2 ed. Rio de Janeiro: LTC, 2007. 260p.

CAMARGO, A.; SMITH, J. Classificação de padrões de imagem para identificação de agentes causadores de doenças em plantas. Comp. Elect. Agr., v. 66, p. 121-125, 2009.

CARGNELUTTI FILHO, A.; STORCK, L. Estatísticas de avaliação da precisão experimental em ensaios de cultivares de milho. Pes. Agrop. Bras., v. 42, n. 1, p. 17-24, 2007.

CASTANHEIRA, D. T.; ALECRIM, A. O.; SOUZA, I. F.; VOLTOLINI, G. B.; PAULO, H. M.; GONÇALVES, M. V. O.; BOTELHO, R. B. R. Deriva de fluazifop-p-butyl no desenvolvimento inicial de mudas de café. In: Simpósio de Pesquisa dos cafés do Brasil, 9., 2015, Curitiba. Anais [...]. Curitiba. Disponível em: http://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/4132. Acesso em: 12 nov. 2019.

CASTRO, Y. O.; CAVALIERI, S. D.; SANTOS, M. P.; GOLYNSKI, A.; NASCIMENTO, A. R. Manejo integrado de plantas daninhas na cultura do tomate para processamento industrial e para consumo in natura. Sci. Elet. Arc., Goiás, v. 9, n. 5, p. 11-17, 2016.

CHEN, S.; KANG, Y.; ZHANG, M.; WANG, X.; STRASSER, R. J.; ZHOU, B.; QIANG, S. Differential sensitivity to the potential bioherbicide tenuazonic acid probed by the JIP-test based on fast chlorophyll fluorescence kinetics. Env. Exp. Botany, v. 112, p. 1-15, 2015.

CONAB - COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO. Acompanhamento da Safra Brasileira. Café, Terceiro levantamento, safra 2019. Brasília, v. 5, n. 3, p. 1-48. Disponível em: https://www.conab.gov.br/component/k2/item/download/28519_1451c80af85a09013032c62c38317623. Acesso em: 9 set. 2019. Base de dados.

DALAZEN, G.; KRUSE, N. D.; MACHADO, S. L. O.; BALBINOT, A. Sinergismo na combinação de glifosato e saflufenacil para o controle de buva. Pes. Agrop. Tropical, v. 45, n. 2, p. 249-256, 2015. http://dx.doi.org/10.1590/1983-40632015v4533708.

FRANS, R. & CROWLEY, H. Experimental design and techniques for measuring and analyzing plant responses to weed control practices. Res. Meth. weed sci., Clemson, p. 29-45. 1986.

FREITAS, E. C. S. Modelagem da produtividade de eucalipto por meio de redes neuronais artificiais. 2017. 127 f. Tese (Doutorado em Ciência Florestal) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2017.

FREITAS, I. L. J.; RODRIGUES, W. P.; JUNIOR, A. T. A.; FREITAS, S. P.; AMIM, R. T.; VITTORAZZI, C.; FREITAS, J. A. A. Maximum quantum yield of photosystem II to assist in the measurement of herbicide selectivity in popcorn. Plant Sci. Today, v. 1, n. 2, p. 80-85, 2014. http://dx.doi.org/10.14719/pst.2014.1.2.28.

GOMES, P. G. Curso de estatística experimental. 14. ed. [s.l.; s.n.], 2000. 477p.

HONDA, B.; JORGE. L. A. C. Computação aplicada à agricultura de precisão. Rev. Científica Eletrônica UNISEB, v. 1, n. 1, p. 111-132, 2013.

INACIO, E. M. Aspectos da biologia, caracterização foliar e manejo químico de Conyza bonariensis (L.) Cronquist (Asteraceae) e Conyza canadensis (L.) Cronquist (Asteraceae). 2012. 72 f. Dissertação (Mestrado em Agricultura e Ambiente) - Universidade Federal de São Carlos, Araras, 2012.

KRAUSE, G. H.; WEIS, E. Chlorophyll fluorescence and photosynthesis: the basics. Annual Rev. Plant Phys. Plant Mol. Biology, v. 42, p. 313-349, 1991. https://doi.org/10.1146/annurev.pp.42.060191.001525.

LORENZI, H. Plantas daninhas do Brasil: terrestres, aquáticas, parasitas, tóxicas e medicinais. 4. ed. 1991. 440p.

LOURENÇO, E.; ALENCAR J. R. C. C. Estudo da fitotoxidade de herbicidas aplicados em pós emergência na cultura do trigo. Rev. Iniciare, v. 1, n. 1, p. 79-90, 2016.

MATHIAS, I. M. Aplicação de redes neurais artificiais na análise de dados de molhamento foliar por orvalho. 2006. 135 f. Tese (Doutorado em Agronomia) - Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Botucatu, 2006.

MICHELON, G. K. Aplicação de técnicas de inteligência artificial na agrocultura de precisão para estimar a produtividade da soja. 2016. 99 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharel em Computação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira.

OLIVEIRA JÚNIOR, R. S.; CONSTANTIN, J.; INQUE, M. H. Biologia e manejo de plantas daninhas. 22. ed. [s.l.; s.n.], 2011. 348p.

PHADIKAR, S.; SIL, J. Classificação de doenças de Rice usando técnicas de seleção de características e geração de regras. Computers and Electronics in Agriculture, v. 90, p. 76-85, 2013.

RODRIGUES, J. S. Efeito dos herbicidas indaziflam e imazapic no controle de seis espécies de gramíneas anuais presentes nos Estados Unidos. 2016. 42 f. Trabalho de conclusão de curso (Engenharia Agronômica) – Universidade Federal de São João Del Rei, Sete Lagoas, 2016.

RODRIGUES NETO, A. D.; ALMEIDA, M. S; PRADO, E. P.; TROPALDI, L.; FIRMINO, A. C.; BONINI, C. D. S. B.; LIMA, R. C. Otimização da atividade de herbicidas com diferentes adjuvantes na fitotoxicidade de Digitaria insularis no estádio de florescimento. Coll. Agr., p. 120-126, 2019.

RUGGIERO, C.; DURIGAN, J. F.; GOES, A.; NATALE, W.; BENASSI, A. C. Panorama da cultura do mamão no Brasil e no mundo: situação atual e tendências. In: MARTINS, D. S. Papaya Brasil: qualidade no mamão para o mercado interno. Vitória: Incaper, 2003. p. 13-34.

SANTOS, E. R. Respostas fisiológicas e anatômicas de Billbergia zebrina LindI. (Bromeliaceae) em fundão de fontes e concentrações de carboidratos durante o cultivo in vitro convencional. 2018. 59 f. Dissertação (Mestrado em Biologia Vegetal) - Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória, 2018.

SILVA, S. H. M. G. Processamento digital de imagens para identificação da sigatoka negra em bananais utilizando análise de componentes principais e redes neurais artificiais. 2008. 94 f. Tese (Doutorado em Agronomia) - Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Botucatu, 2008.

VOLPE, R.; CARMOZINI, P. A.; ÁVILA, M. A. P.; CARVALHO, C. A. M. Pulverizações foliares na recuperação de mudas de café arábica intoxicadas por glifosato. In: JORNADA CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA, 5., SIMPÓSIO DE PÓS-GRADUAÇÃO DO IFULDEMINAS, 2., 2013, Minas Gerais. Anais [...]. Disponível em: https://jornada.ifsuldeminas.edu.br/index.php/jcinc/jcinc/paper/viewFile/63/36. Acesso em: 10 out. 2019.

VOLTOLINI, G. B.; CASTANHEIRA, D. T.; GUIMARÃES, R. J.; ALCÂNTARA, E. N.; REZENDE, T. T.; PAULINO, R. N. L.; CARNEIRO, A. H. C. Sintomas de fitotoxidez causados pela deriva do herbicida glyphosate em mudas de cafeeiro. In: SIMPÓSIO DE PESQUISA DOS CAFÉS DO BRASIL, 9., 2015, Curitiba. Anais [...]. Disponível em: http://www.sbicafe.ufv.br/handle/123456789/4129. Acesso em: 20 set. 2019.

Publicado
2021-07-31