Classificação baseada em regras para estudo da produtividade do algodão no estado do Mato Grosso

• Autor(a) principal: Silva, Alexandra Virginia Valente da
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55137/tde-23082019-165350/
• topic: Classificação baseada em regras; Classification based on rules; Cotton productivity; Data mining; Mineração de dados; Produtividade do algodão

O Brasil tem grande experiência no desenvolvimento de tecnologias para a cadeia produtiva do algodão, sendo um player mundial importante nesse segmento atualmente. O avanço da cotonicultura no Cerrado brasileiro impulsionou e viabilizou uma produção altamente tecnificada, eficiente e lucrativa, elevando o país da condição de importador de fibra de algodão na década de 70 a um dos principais exportadores atualmente. Embora a cadeia do algodão tenha atingido um alto nível tecnológico, há ainda muitos desafios e problemas a serem vencidos, uma vez que nos últimos anos tem-se verificado uma estagnação na produtividade, apesar do aporte cada vez maior de tecnologias como cultivares transgênicas, máquinas, insumos e gestão de dados mais eficientes. Nesse contexto as técnicas de mineração de dados oferecem excelente oportunidade de se avaliar esse problema, uma vez os dados desse setor são bem organizados, como é o caso do Banco de Dados organizado pelo Instituto Matogrossense do Algodão (IMAmt) e que foi disponibilizado para esse estudo. Problema: O problema alvo desse trabalho é entender as causas da estagnação da produtividade do algodoeiro, os seja, dos fatores que estão influenciando negativamente na produção de algodão no cerrado no estado de Mato Grosso. Solução: A solução proposta é se utilizar técnicas de mineração de dados em um BD complexo, contendo informações da produtividade e fatores do sistema de produção que influenciam na produção, para a extração de conhecimento e geração de recomendações para os cotonicultores do Estado. Objetivo: Aplicar técnicas de Mineração de Dados, mais especificamente classificação baseada em regras em um BD de produção de algodão no estado de Mato Grosso para identificar os principais fatores, como as práticas de manejo, as variáveis do solo e a incidência de doenças, que estão afetando a produtividade do algodão e consequentemente limitando o aumento da produtividade. Estado-da-arte e Método proposto: Diferentemente de outros trabalhos baseados em classificação de regras de associação que tem foco no resultado preditivo (acurácia), nesse trabalho a ênfase é da extração de regras de associação que tenham relevância prática e que possam auxiliar o agricultor na tomada de decisão. Na etapa de pré-processamento realizou-se a seleção e transformação de atributos e identificação de outliers. Os atributos numéricos foram discretizados utilizando 4 métodos, sendo 3 automáticos (técnica de Kononenko, Better Encoding e a combinação das duas) e um manual. Na etapa de modelagem de classificação, os algoritmos de regras utilizados foram o PART e o JRip e a conversão binária de atributos foi também avaliada. O desempenho foi avaliado pela precisão, revocação, custo e a combinação delas no índice IFC (100*F/Log2 custo). Resultados: A avaliação das métricas indicou o melhor desempenho para o classificador PART, com a discretização pela técnica de Kononenko combinada com Better Encoding, seguida pela conversão binária. A análise das regras, com auxílio de especialistas da área, possibilitou a seleção daquelas mais relevantes e dos atributos que mais impactam na produtividade. Dentre esses atributos, destacam-se: a cultivar de algodão, o tempo da abertura e de início do cultivo de algodão na área, o sistema de plantio e de preparo do solo. Os principais atributos físico-químicos do solo foram os micronutrientes zinco, ferro e boro e os macronutrientes cálcio e magnésio e a resistência do solo à penetração. A ausência do fungo fusarium impactou positivamente na produtividade. Em geral, os atributos relacionados ao Manejo do algodoeiro apresentaram maior relevância na composição das regras de classificação, seguidos dos atributos Químicos e Físicos do Solo e dos atributos relacionados à doenças.