Abstract

LAMOS-DIAZ, Henry; PUENTES-GARZON, David-Esteban  and  ZARATE-CAICEDO, Diego-Alejandro. Comparação de modelos de aprendizado de máquina para a previsão de produção agrícola em cacau em Santander, Colômbia. Rev. Fac. ing. [online]. 2020, vol.29, n.54, e10853.  Epub July 30, 2020. ISSN 0121-1129.  https://doi.org/10.19053/01211129.v29.n54.2020.10853.

A identificação de fatores que influenciam o rendimento (kg·ha-1) de uma safra fornece informações essenciais para a tomada de decisões com o objetivo de melhorar e prever a produtividade, oferecendo possibilidades aos agricultores de melhorar sua renda econômica. Neste estudo, são apresentadas a aplicação e comparação de vários algoritmos de aprendizado de máquina para a previsão do desempenho agrícola em cultivos de cacau e a identificação dos fatores que o influenciam. Os algoritmos de máquinas de suporte de vetores (SVM), modelos montados (floresta aleatória, reforço de gradiente) e o modelo de regressão Operador de seleção e contração mínimos absolutos (LASSO) são comparados. Os preditores considerados foram: condições climáticas da região, variedade de cacau, nível de fertilização e exposição ao sol para uma cultura experimental localizada em Rionegro, Santander. Os resultados identificam o Gradient Boosting como a melhor alternativa de prognóstico com um coeficiente de determinação (R2) = 68%, Erro Absoluto Médio (MAE) = 13.32 e Erro Médio de Raiz Quadrada (RMSE) = 20.41. A variabilidade do rendimento das culturas é explicada principalmente pela radiação e temperatura um mês antes da colheita, além das chuvas acumuladas no mês da colheita. Da mesma forma, os rendimentos das culturas são avaliados com base no tipo de exposição ao sol, constatando que a radiação um mês antes da colheita é o fator mais influente para as culturas sombreadas. Por outro lado, chuva e umidade são as variáveis determinantes em plantas com exposição solar total, as quais estão associadas às necessidades de água. Esses resultados sugerem um manejo diferenciado das culturas, dependendo do tipo de exposição, sem comprometer a produtividade, uma vez que não há diferença significativa nos rendimentos de ambos os manejos agrícolas.

Keywords : aprendizado de máquina; cacau; predição; produtividade; rendimentos agrícolas; sistemas agroflorestais.

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