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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
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Data corrente: |
16/10/2020 |
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Data da última atualização: |
16/10/2020 |
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Tipo da produção científica: |
Documentos |
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Autoria: |
PINTO, C. E.; PASSOS, J. F. M.; CIOTTA, M. N.; MENDES, S. D. C.; WERNER, S. S.; BALDISSERA, T. C.; CÓRDOVA, U. A. (Org.). |
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Título: |
Anais do 1º Workshop de Ciência e Inovação em Pecuária. |
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Ano de publicação: |
2020 |
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Fonte/Imprenta: |
Florianópolis, SC: Epagri, 2020. |
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Páginas: |
132 p. |
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Série: |
(Epagri. Documentos, 322). |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Os dias atuais são de desafios advindos da nova realidade e, por conta da pandemia, temos incertezas econômicas e sociais. As mudanças climáticas são uma realidade, o isolamento social nos obriga a reinventarmos, e novas oportunidades aparecem. Apesar de tudo isso, algumas coisas não mudam: a Epagri não parou de construir conhecimento e levá-lo aos produtores. Neste cenário de incertezas, nada melhor que sólidos conhecimentos para tomada de decisões, e para planejar futuras safras. Assim surge o 1o Workshop de Ciência e Inovação em Pecuária ? um evento que nasce com o espírito de apresentar o trabalho e as ações da Epagri e de seus parceiros voltados à pecuária. Além de mostrar aos catarinenses os principais resultados da pesquisa e da extensão rural, a publicação tem como objetivo aproximar cada vez mais pesquisadores, extensionistas, produtores e a sociedade catarinense. Os Anais são do fruto do trabalho de 78 colaboradores da Epagri, em parceria com universidades, empresas e instituições de pesquisa. São 55 trabalhos de pesquisa e extensão rural que mostram uma pequena parte de nosso esforço para gerar conhecimento aplicado a todas as regiões do Estado. Mantenha todos os cuidados: fique em sua propriedade no meio rural ou em sua casa na cidade. Nós levamos ?conhecimento, tecnologia e extensão para o desenvolvimento sustentável do meio rural, em benefício da sociedade?, pois esta é a nossa missão que cumprimos diariamente com trabalho, empenho e determinação. |
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Palavras-Chave: |
extensão rural; Pecuária; pesquisa; Resumos expandidos; resumos simples. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
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Registro original: |
Epagri-Sede (Epagri-Sede) |
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Biblioteca |
ID |
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Tipo/Formato |
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Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
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Data corrente: |
19/10/2021 |
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Data da última atualização: |
19/10/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Resumo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
RICCE, W. S.; BALDISSERA, T. C.; PINTO, C. E.; GARAGORRY, F. C. |
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Título: |
SUPORTE A DECISÃO DE MANEJO DE PASTAGENS: APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA PREDIÇÃO DA DISPONIBILIDADE DE FORRAGEM. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
In: SIMPÓSIO INTERNACIONAL CIÊNCIA, SAÚDE E TERRITÓRIO, 6., 2021, Lages, SC. Anais... Lages, SC: Uniplac, 2021. p. 835-841. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Algoritmos de aprendizado de máquina são utilizados para a predição de valores a partir de resultados obtidos em base de dados gerando informações robustas com baixo custo. O objetivo deste trabalho foi avaliar alguns algoritmos de aprendizado de máquina na predição da disponibilidade de pastagem em sistemas integrados de produção agropecuária. O trabalho foi desenvolvido em Ponta Grossa ? PR, de janeiro de 2011 a junho de 2013, em sistema integrado de produção agropecuária consorciado com as seguintes pastagens: Axonopus catharinensis, Brachiaria brizantha cv. Marandu, Megathyrsus maximus cv. Aruana, Hemarthria altissima cv. Flórida, Cynodon spp.híbrido Tifton 85 e Paspalum notatum cv. Pensacola. Os tratamentos utilizados foram doses de N (0 e 300 kg/ha/ano), condição de cultivo (sol ou sombra) e severidade de desfolha (50 e 70%). Foram realizados medidos a altura das pastagens, a interceptação da radiação solar e a produção de matéria seca em g/m2. Para a estimativa da produção de pastagem, foram avaliados os modelos de regressão linear múltipla, árvore de decisão, random forest e k-vizinhos, avaliando MSE, RMSE, MAE e R2. A árvore de decisão foi o modelo com melhor desempenho. Conclui-se que algoritmos de aprendizado de máquina são ferramentas que podem ser utilizadas para a predição da produção de pastagens. |
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Palavras-Chave: |
Algoritmos de predição; Produção de matéria seca; Sistemas Integrados de Produção Agropecuária. |
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Categoria do assunto: |
X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia |
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Marc: |
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653 $aAlgoritmos de predição
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Epagri-Sede (Epagri-Sede) |
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