Redes neurais artificiais para estimativa da fitotoxidez de Saflufenacil em mudas de Café Conilon
DOI:
https://doi.org/10.17765/2176-9168.2021v14n4e9032Palavras-chave:
Inteligência artificial, Biometria, Fitotoxicidade, HerbicidaResumo
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.Referências
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