Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Voss, Henike Guilherme Jordan
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| Orientador(a): |
Stevan Junior, Sergio Luiz
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| Banca de defesa: |
Falate, Rosane
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Martins, Marcella Scoczynski Ribeiro
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Estadual de Ponta Grossa
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós Graduação Computação Aplicada
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| Departamento: |
Departamento de Informática
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/2832
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Resumo: |
Em regiões com o predomínio da agricultura, a inspeção da qualidade e do índice de maturação dos frutos no pomar é geralmente analisado pela experiência do agricultor, o que pode estar sujeito a erros e gerar um custo maior de tempo e dinheiro. Dependendo do período de colheita dos frutos, a fruta pode ter diferentes qualidades em diferentes pontos da área de plantio. Os compostos orgânicos voláteis (COVs) variam de quantidade e tipo conforme as diferentes etapas de crescimento dos frutos. Assim, um equipamento para o monitoramento que gere uma resposta rápida e precisa do ciclo de crescimento dos pêssegos na cultura é desejável, aliado a um reduzido custo de comercialização. Para esse fim, os narizes eletrônicos mostram-se como uma alternativa, pois possibilita o monitoramento online dos COVs gerados pela cultura. Neste contexto, um protótipo foi desenvolvido para identificar a maturação do pêssego Eragil no ciclo de crescimento pré-colheita, que compreendeu o período de agosto a dezembro de 2018, no Brasil. Foram estudados modelos com os 13 sensores de gás feitos com semicondutor de óxido metálico (MOS) e a redução para 6 sensores com o auxílio do teste Chi-quadrado de Pearson, a fim de comparação. Amostras com 4 estágios de crescimento foram utilizadas para o treinamento e construção do modelo. A taxa de erro de 1,92% na etapa de teste das amostras, utilizando o método Random Forest, com análise discriminante linear, para o conjunto de dados reduzido para 6 sensores, mostra que o dispositivo é promissor para monitoramento de áreas com uma intensa emissão de COVs. Os resultados obtidos nessa pesquisa mostram-se satisfatórios, nas comparações quantitativas (erros) e qualitativas dadas pelo equipamento, com base no que foi encontrado na pesquisa bibliográfica, uma vez que as aplicações tendem a realizar a medida do fruto pós-colheita e não a avaliação do fruto durante o seu crescimento, no pomar. |
