23º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística

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Dados do Trabalho


Título

ANALISE MULTIVARIADA E TRANSFORMADA WAVELET APLICADAS NA MODELAGEM DA ASSINATURA DIGITAL MULTIESPECTRAL DA RADIAÇAO FOLIAR REFLETIDA EM MUDAS DE EUCALIPTOS COM BACTERIOSE

Resumo

A bacteriose foliar do eucalipto é uma importante doença em viveiros florestais, que se caracteriza por lesões foliares em mudas. Esta doença pode atingir mais de 3 milhões de mudas por ano, acarretando em perdas estimadas de aproximadamente de 2,4 milhões de reais por ano. Diante deste quadro, este trabalho tem por objetivo detectar a infecção por bactérias em mudas eucaliptos em viveiros, antes do aparecimento de sintomas visíveis nas folhas, permitindo assim, que o pesquisador tenha maior controle no combate da infestação. Para tal, foram aplicadas técnicas multivariadas de componentes principais e função linear discriminante de Fisher, como também a transformada wavelet discreta não decimada. As técnicas de componentes principais e da função linear discriminante de Fisher foram uteis para identificar a bacteriose em clones de Eucaliptos spp. com uma taxa de acerto de 75%. As transformadas wavelet discreta não decimada combinadas com modelos lineares generalizados sugerem que para diagnosticar a bacteriose, podemos trabalhar com as reflectâncias foliares com comprimentos de onda superiores a 1.126 nm. A banda do infravermelho em que a correlação de Spearman entre reflectância foliar e a severidade da bacteriose foliar foram significativas ocorreu entre os comprimentos de onda de 1.403,15 nm a 1529,04 nm. Foi ajustado um modelo de regressão linear múltipla de seleção de covariáveis (stepwise) que estima a severidade da bacteriose a partir dos comprimentos de onda (nm) na faixa de 1.194,016 a 1.644,467 nm.

Palavras-chave

componentes principais, função linear discriminante, transformada wavelet, Xantomonas.

Área

Estatística Aplicada em Agronomia e Biologia

Autores

José Raimundo de Souza Passos, Eniuce Menezes de Souza, Edson Luiz Furtado, Magali Ribeiro da Silva da Silva, Tadeu Antônio Fernandes da Silva Júnior, João Ricardo Favan, André Stefanini Jim, Márcia Lorena Alves dos Santos