ESTIMATIVA DA NECESSIDADE DE FÓSFORO E POTÁSSIO PARA O TOMATE INDUSTRIAL UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Sabrina Dias De Oliveira
Oliveira, Sabrina Dias de
Sueli Martins De Freitas Alves
Alves, Sueli Martins De Freitas
Francisco Ramos De Melo
Melo, Francisco Ramos de
Carlos Eduardo Bento Barbosa
Barbosa, Carlos Eduardo Bento
Ivandro José De Freitas Rocha
Rocha, Ivandro José de Freitas
Diogo Santos Sousa
Sousa, Diogo Santos
01/03/2023
126-139
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Objetivo: Objetivou-se desenvolver uma Rede Neural Artificial (RNA) para estimar as necessidades de fósforo (P) e potássio (K) em áreas de pivô central cultivadas com tomate industrial. Métodos: Os dados foram coletados utilizando uma grade amostral de 60x60m, totalizando 120 pontos amostrais, em que foram utilizados para o treinamento da RNA. Para preparação e treinamento das redes foi utilizado o algoritmo de retropropagação de erros. Resultados: 20.000 RNAs foram treinadas, em que nas fases de treinamento 14.000 redes apresentaram ótimo desempenho para as estimativas da necessidade de P, enquanto na fase de validação externa o número de redes com ótimo desempenho foi de 8.000, já em relação a necessidade K foram observadas 12.000 redes com ótimo desempenho nas fases de treinamento e na validação externa aproximadamente 1.400. Conclusão: A rede neural artificial com topologia do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP) possibilitou obter estimativas da necessidade de fósforo e da necessidade de potássio com um ótimo desempenho, coeficientes de determinação superiores a 0,90, indicando bons ajustes, e coeficientes de correlação acima de 91%.
Agricultura de precisão, Neurônios artificiais, Solanum lycopersicum, Adubação.
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