Artificial neural networks for estimating Saflufenacil phytotoxidity in Conilon Coffee seedlings
Abstract
Failure to comply with good practices in the application of herbicides between the rows of coffee trees can cause drift and consequent cases of phytotoxicity in coffee trees. The determination of phytotoxicity is usually performed using scales that are subjective methods and can lead to diagnostic errors. Thus, the objective of this work was to verify if the physiological and biometric parameters, using the neural network, are good indicators of phytotoxicity, as well as to estimate the phytotoxicity caused by the herbicide Saflufenacil in Conilon coffee plants. The experiment was implemented in a greenhouse at the Experimental Farm of the Federal University of Espírito Santo, Campus São Mateus, ES. Conilon clone LB1 coffee seedlings were used. The seedlings were cultivated in 5L pots. The design used was completely randomized with 15 replications. The treatments were subdoses of Saflufenacil: 10, 20, 30 and 40% of the commercial dose. The evaluated parameters were: height, stem diameter, number of plagiotropic leaves and branches, chlorophyll “a” fluorescence, chlorophyll index, pigment contents and evaluation of visual phytotoxicity. To estimate phytotoxicity, the ANNs were trained using the Resilient Propagation algorithm with 3,000 cycles. Physiological and biometric parameters are good indicators of the state in which the plant is. It was possible to estimate the phytotoxicity of the herbicide Saflufenacil using physiological and biometric parameters via neural networks efficiently, with the estimates of modeling errors not exceeding 5% in most cases.References
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