Reconhecimento de padrões sazonais em colônias de abelhas Apis mellifera via clusterização
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Data de Publicação: | 2018 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/70543 |
Resumo: | As the main pollinating agent, bees are essential for the food production for humans and the ecosystemsmaintenance. Among the crops used for human consumption, 75% depend on pollination. In line with acurrent concern with bee survival, here we propose to identify patterns of Apis mellifera colonies to assist thebeekeeper in the management and maintenance of their hives. Our method applies a clustering techniquein two real datasets of hives in temperate climate with sensordata of temperature, humidity and mass. Weused three datasets from the HiveTool.net portal; two of them divided in cold (autumn and winter) and hot(spring and summer) periods, and the third, for comparative purposes, divided into periods mixing cold andhot seasons: winter and spring, and summer and fall. From the application of the Calinski-Harabasz indexand the K-means algorithm, we have identified coherent patterns associated to the transitions between theseasons. In addition, we can conclude that the strongest colony is most eficient in trying to maintain themicroclimate of the hive during the winter. |
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Reconhecimento de padrões sazonais em colônias de abelhas Apis mellifera via clusterizaçãoAbelhasApicultura de precisãoClusterizaçãoMineração de dadosPadrõesAs the main pollinating agent, bees are essential for the food production for humans and the ecosystemsmaintenance. Among the crops used for human consumption, 75% depend on pollination. In line with acurrent concern with bee survival, here we propose to identify patterns of Apis mellifera colonies to assist thebeekeeper in the management and maintenance of their hives. Our method applies a clustering techniquein two real datasets of hives in temperate climate with sensordata of temperature, humidity and mass. Weused three datasets from the HiveTool.net portal; two of them divided in cold (autumn and winter) and hot(spring and summer) periods, and the third, for comparative purposes, divided into periods mixing cold andhot seasons: winter and spring, and summer and fall. From the application of the Calinski-Harabasz indexand the K-means algorithm, we have identified coherent patterns associated to the transitions between theseasons. In addition, we can conclude that the strongest colony is most eficient in trying to maintain themicroclimate of the hive during the winter.Na qualidade de principal agente polinizador, as abelhas são essenciais à produção de alimentos para o ser humano e para manutenção dos ecossistemas. Entre as culturas agrícolas utilizadas para o consumo humano, 75% dependem de polinização. Alinhando-se a uma preocupação atual com a sobrevivência das abelhas, este artigo visa identificar padrões de colônias de Apis mellifera a fim de auxiliar o apicultor no manejo e na manutenção de suas colmeias. Nosso método consistiu na aplicação de uma técnica de clusterização em dois datasets reais de colmeias em clima temperado com dados de temperatura, umidade e massa. Foram utilizados três datasets do portal HiveTool.net; dois deles divididos em período frio (outono e inverno) e período quente (primavera e verão) e o terceiro, para efeito comparativo, dividido em períodos mesclando estações frias e quentes: inverno e primavera, e verão e outono. A partir da aplicação do índice Calinski-Harabasz e do algoritmo K-means, identificamos padrões coerentes e associados às transições entre as estações do ano. Além disso, pudemos concluir que a colônia mais forte é mais eficiente ao tentar manter o microclima da colmeia durante o inverno.Revista Brasileira de Computação Aplicada2023-02-08T12:28:35Z2023-02-08T12:28:35Z2018info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfGOMES, D. G. et al. Reconhecimento de padrões sazonais em colônias de abelhas Apis mellifera via clusterização. Revista Brasileira de Computação Aplicada, [s.l.], v. 10, n. 3, p. 74-88, 2018. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v10i3.8788,2176-6649http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/70543Maciel, Felipe Anderson OliveiraBraga, Antonio RafaelSilva, Ticiana Linhares Coelho daFreitas, Breno MagalhãesGomes, Danielo Gonçalvesporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-02-08T12:28:35Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/70543Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T18:23:41.727941Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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