XLVI Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola - CONBEA 2017 Hotel Ritz Lagoa da Anta - Maceió - AL 30 de julho a 03 de agosto de 2017

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1 XLVI Cogresso Braslero de Egehara Agrícola - CONBEA 2017 Hotel Rtz Lagoa da Ata - Maceó - AL 30 de julho a 03 de agosto de 2017 USO DE REDES NEURAIS NA PREDIÇÃO DA PRODUTIVIDADE DE FLORES DO KALANCHOE BLOSSFELDIANA POELLN CULTIVADO EM AMBIENTE PROTEGIDO FÁTIMA C. SOARES 1, JUMAR L. RUSSI 2, FRANCIELLE ALTÍSSIMO BORTOLÁS 3, ANA R. COSTENARO PARIZI 4 ; PAOLA DA ROSA LIRA 5, 1 Egª; Agrícola, profª Adjuta, curso de Egehara Agrícola, Uversdade Federal do Pampa Campus de Alegrete, Alegrete-RS, foe (55) , fatmasoares@upampa.edu.br 2 Eg ; Eletrcsta, prof Adjuto, curso de Egehara Elétrca, Uversdade Federal do Pampa Campus de Alegrete, Alegrete-RS. 3 Egª Agrícola, alua de mestrado do Programa de Pós-Graduação em Egehara Agrícola, Uversdade Federal de Sata Mara, Sata Mara-RS. 4 Egª Agrícola, Profª Adjuto, Isttuto Federal Farrouplha Campus de Alegrete, Alegrete-RS 5 Acadêmca curso de Egehara Agrícola, Uversdade Federal do Pampa/Isttuto Federal Farrouplha, Alegrete-RS Apresetado o XLVI Cogresso Braslero de Egehara Agrícola - CONBEA de julho a 03 de agosto de Maceó - AL, Brasl RESUMO: O uso de sstemas telgetes o meo agrícola, a fm de prever a produtvdade, é uma ferrameta de suporte à agrcultura. Assm, objetvou-se através do uso de redes euras artfcas prever a produtvdade de flores do Kalachoe Blossfeldaa Poell. Os dados de campo foram obtdos a área expermetal do curso de Egehara Agrícola, Upampa, Alegrete, RS. Foram testadas dversas redes euras do tpo perceptro, multcamadas com algortmo backpropagato otmzado (Leveberg-Marquardt). As varáves de etrada foram: composção dos substratos (cza da casca de arroz, solo, húmus, dustralzado e pha); rrgação total e evapotraspração da cultura total. A varável de saída fo produtvdade de flores. Os dados foram dvddos em três cojutos: treameto, valdação e teste. Cada arqutetura fo treada 10 vezes, escolhedo-se, ao fal do treameto, aquela com meor erro relatvo médo e meor varâca em relação aos dados de valdação. A efcêca das redes fo aalsada por meo de dcadores estatístcos. A rede com 20 eurôos a camada escodda, apresetou os meores erros os processos de treameto e valdação, detre as dversas arquteturas treadas, com coefcete de determação de 0,90. Coclu-se que o uso de redes euras artfcas propostas para prever a produtvdade de flores do Kalachoe fo satsfatóro. PALAVRAS-CHAVE: modelagem; florcultura; produtvdade USE OF NEURAL NETWORKS IN THE PREDICTION OF FLOWER PRODUCTIVITY OF KALANCHOE BLOSSFELDIANA POELLN CULTIVATED IN A PROTECTED ENVIRONMENT ABSTRACT: The use of tellget systems the agrcultural evromet, amg to predct productvty, s a support tool for agrculture. Thus, t was teded by usg artfcal eural etworks to predct the flower productvty of Kalachoe Blossfeldaa Poell. Feld data were obtaed the expermetal area of the Agrcultural Egeerg course,

2 Upampa, Alegrete, RS. Several eural etworks of perceptro type, multlayer wth optmzed backpropagato algorthm (Leveberg-Marquardt) were tested. The put varables were: composto of the substrates (rce husk ash, sol, humus, dustralzed ad peapple); total rrgato ad total evapotrasprato of the crop. The output varable was flower yeld. Data were dvded to three groups: trag, valdato ad testg. Each archtecture was traed 10 tmes, choosg at the ed of the trag the oe wth the lowest average relatve error ad the lowest varace relato to the valdato data. The effcecy of the etworks was aalyzed through statstcal dcators. The etwork wth 20 euros the hdde layer preseted the smallest errors trag ad valdato processes, amog several traed archtectures, wth a coeffcet of determato of It was cocluded that the use of the proposed artfcal eural etworks to predct the productvty of Kalachoe flowers was satsfactory. KEYWORDS: modelg; florculture; productvty INTRODUÇÃO A florcultura o Brasl vem se expaddo, gahado qualdade, compettvdade e ramfcado-se por todas às regões do país (DE FRANÇA e MAIA, 2008). Cosdera-se atualmete uma mportate atvdade ecoômca o Brasl, com taxas de crescmeto de 20% ao ao (BUAINAIN e BATALHA, 2007). A produção de flores e platas orametas vem tedo resultados postvos, devdo a amplação do cosumo os países desevolvdos e, especalmete, em razão da expasão do mercado tero braslero. Isto se deve, prcpalmete, às codções clmátcas favoráves as regões produtoras, ao acesso facltado a ovas tecologas e ao avaço das téccas de cultvo avaçadas. Etretato, essas téccas de maejo de cultvo, ada precsam ser melhor estudadas, uma vez que há espéces orametas com grade potecal produtvos que dexa de ser explorada por falta de formação sobre seu maejo. Segudo Buaa e Batalha (2007) a adoção de tecologa de pota precsa ser mplemetada o processo produtvo pelos florcultores a fm de melhorar a qualdade do produto. As mesmas apesar de dspoíves são utlzadas por uma mora, a maora dos produtores utlzam ada a produção tecologas rudmetares. Na tetatva de auxlar os produtores agrícolas em processos de tomada de decsão o uso da modelagem matemátca vem gradatvamete demostrado efcêca a predção em sstemas agrícolas. Os modelos de smulação de culturas podem auxlar o etedmeto dos fatores que terferem em seu redmeto, assm como dcar alteratvas o maejo da cultura perate dferetes ceáros para o sstema de produção. Prevsões de safra e outras estmatvas evolvedo culturas agrícolas podem ser utlzadas com grade êxto em dversas stuações a partr de modelos de smulação de culturas (ANDRADE JUNIOR et al., 2006). Detre as vatages da utlzação de modelos, destacam-se a ecooma de tempo, trabalho e quatdade de recursos para plaejameto e tomada de decsões de maejo o setor agrícola. A modelagem vem sedo utlzada a smulação do crescmeto e redmeto de culturas, para quatfcar o mpacto de codções adversas de clma, vsado auxlar o motorameto e a estmatva de safras em grades áreas (YOUNG, 2008). A formulação de um modelo matemátco, para a predção da produção de culturas agrícolas, é muto dfícl e lmtado devdo à complexdade e a ão leardade os dados dos parâmetros relacoados à mesma (BRAGA, et al., 2000). Detro deste cotexto, város autores dcam a utlzação de redes euras artfcas (RNAs) quado se trata de sstemas complexos (SOARES, et al., 2015; SOARES, et al., 2014; YOUNG et al., 2001; ATTOH-OKINE e FEKPE, 1996).

3 Neste ceáro, o uso de sstemas telgetes o meo agrícola, a fm de prever a produtvdade em fução das téccas de maejo aplcadas, vêm cotrbudo para a maxmzação e otmzação a agrcultura. Assm, o uso de redes euras artfcas, pode permtr correlacoar as varáves que terferem a produtvdade (ARRUDA et al., 2013), possbltado o desevolvmeto de modelos que auxlem a tomada de decsões quato ao maejo. Date do exposto, objetvou-se com este trabalho prever a produtvdade de flores do Kalachoe Blossfeldaa Poell., através do uso de redes euras artfcas. MATERIAL E MÉTODOS Os dados utlzados para, trear e valdar as redes euras artfcas (RNAs), foram obtdos de expermeto desevolvdo, com a cultura do Kalachoe Blossfeldaa Poell, o mucípo de Alegrete, regão cetro oeste do Estado do Ro Grade do Sul, localzado a lattude 29º 47, logtude de 55º 46 e 91 m de alttude, publcados por Bortolás (2016). A cultvar utlzada o expermeto fo a Debbe, está fo submetda a dferetes dosages de rrgação e substratos, compostos por resíduos dustras e vegetas. Os substratos eram compostos pelos segutes materas: cza da casca do arroz, solo, húmus, substrato comercal e semete de pus trturada. Foram aplcadas lâmas de rrgação com as dosages em relação a capacdade de reteção de água o vaso (CV), sedo estas, 70, 50, 30 e 20% da CV. Para desevolvmeto da RNA multcamadas fo utlzado o Neural Network Toolbox do software Matlab (versão ), as mesmas foram treadas com o algortmo backpropagato e otmzação Levemberg-Marquadt, fo utlzado a regra de apredzado por correção de erro (BRAGA et al., 2000). Para cada arqutetura de RNA, os dados foram dvddos aleatoramete em cerca de 70% para treameto e 30 % para valdação da mesma (NAGAOKA, et al., 2005; BRAGA et al., 2000). Para o treameto fo matdo costate o úmero de camadas (uma camada de etrada, uma termedára e uma saída). As redes treadas tham a camada de etrada sete varáves, varado-se o úmero de eurôos a camada termedára, treou-se redes com 5, 10, 20, 30, 40 e 50 eurôos a camada escodda. E um úco eurôo a camada de saída. As varáves de etrada a RNA foram: composção dos substratos - cza da casca de arroz (%), solo (%), húmus (%), comercal (%) e pha (%); rrgação total (ml) e evapotraspração da cultura total (mm), a varável de saída fo produtvdade de flores (flores.plata -1 ). As varáves de etrada, rrgação total e evapotraspração total da cultura, ou seja, o cosumo hídrco, foram computadas o fal do cclo da cultura do Kalachoe, aos 163 das após o trasplate (DAT). O cosumo de água pela plata fo determado coforme equação 1, do balaço hídrco, proposta por Thorthwate e Mather (1955): Etr L 1 M L 1 M 1 I D (1) ode, Etr = evapotraspração real da cultvar o íco de um dado tervalo de tempo; M = massa de substrato e água cotda o vaso o íco de um dado tervalo de tempo; M+1 = massa de substrato e água remaescete o fal do tervalo de tempo cosderado;

4 I = rrgação aplcado o tervalo Δt; D = dreagem que ocorre o período Δt. O método do balaço hídrco cosste a pesagem do vaso ates de ser rrgado e após, com retrada da água que percola o perfl (dreada), fazedo com que se obteha a varação etre a massa de substrato e água cotda o tervalo de tempo cosderado, bem como a massa de substrato e água remaescete o fal do tervalo de tempo cosderado, sedo M M+1, obtdos em balaça de precsão de 0,01 g. A cotagem do úmero de flores por plata, obtda o fal do cclo, fo realzada maualmete. No eurôo da camada de saída, empregou-se uma fução de atvação lear. Vsado garatr que cada parâmetro de etrada recebesse gual ateção durate o treameto, aumetado, assm, sua efcêca, tato os dados de etrada quato os de saída foram padrozados para o tervalo etre -1 e 1 pela equação 2 (MATLAB, 2000): 2(p m p) p 1 (2) (max p m p) em que, p é o valor ormalzado, admesoal; p o valor observado; m p é o valor mímo da amostra; e max p o valor máxmo da amostra. No desevolvmeto da RNA, mateve-se costate a fução de atvação a camada termedára (Tagete Hperbólca sgmode), a regra de treameto (Leveberg- Marquardt) e o úmero de épocas. Tedo em vsta que, o íco do treameto, os parâmetros lvres são gerados aleatoramete e que esses valores cas podem fluecar o resultado fal do treameto, a RNA que represetava cada combação das varáves, fo treada 10 vezes. Sedo que em cada treo eram realzadas úmeras terações, até que o erro médo quadrátco etre a saída desejada e calculada fosse mmzado. Escolheu-se como melhor resultado a rede que obteve meor erro relatvo médo e meor varâca em relação aos dados de valdação. Havedo resultados próxmos a escolha da arqutetura, selecoou-se aquela com meor erro quadrátco médo em relação os dados de treo e meor úmero de eurôos (BRAGA et al., 2000). Após o treameto, com os 30% dos dados restates fo realzada a valdação da RNA, e a efcêca da estmatva da produtvdade, pela mesma, fo aalsada grafcamete pela relação 1:1, etre os dados estmados versus os observados e, por meo dos segutes dcadores estatístcos: coefcete de correlação (r); ídce de cocordâca de Wlmot (c); coefcete de determação (r 2 ) e ídce de desempeho (d). O coefcete de correlação (r) permte quatfcar o grau de assocação etre as duas varáves evolvdas a aálse (SCHNEIDER, 1998), sedo seu campo de varação de -1 a 1 e quato maor o seu valor absoluto maor o grau de assocação etre os valores observados e os valores estmados. O respectvo coefcete fo obtdo pela expressão 3: 1 1 r (3) [ (E E)(O (E E) ][ 1 O) (O O)]

5 sedo: r = coefcete de correlação de Perso; E - valores estmados; O - valores observados; E - méda dos valores estmados; O - méda dos valores observados; e - quatdade de padrões de teste. O ídce de cocordâca, fo expresso pela equação c 1 (4) 2 ( E O O 2 (E O ) O ) em que: c = ídce de cocordâca; E - valores estmados; O - valores observados; O - méda dos valores observados; e - quatdade de padrões de teste. Este ídce forece o grau de exatdão etre as varáves evolvdas, uma vez que está relacoada a dfereça etre os valores estmados em relação aos valores observados, sedo seu campo de varação de 0 (zero) (ehuma cocordâca) a 1 cocordâca perfeta (WILLMONT, 1981). Cohecedo-se esses dcadores fo determado o ídce de desempeho d, segudo Camargo e Setelhas (1997), calculado por: Id r. c. RESULTADOS E DISCUSSÃO Foram treadas 6 redes, com 3 camadas (uma camada de etrada, uma camada termedára e uma camada de saída). Para represetar a arqutetura de uma rede fo utlzada a otação NE NCE NS, ode NE é o úmero de etradas da camada de etrada da rede, NCE é o úmero de eurôos da camada escodda, e NS é o úmero de eurôos da camada de saída. A segur, a tabela 1, são apresetados os resultados dos melhores treos, após 10 cclos de treameto, obtdos em cada arqutetura testada. Nota-se que as redes com arqutetura de 7201 e 7501, apresetaram os meores valores de erro quadrátco médo, porém houve um aumeto do erro relatvo médo e da varâca, quado comparadas com as redes de arquteturas 4101 e 4301, ode se observou uma redução dos valores de erro relatvo médo. Isto é, o erro para os dados de treameto dmu, mas ão ecessaramete ocorrerá redução para os valores de valdação. Deve-se ter cudado este caso, pos a rede com mutos eurôos a camada termedára pode memorzar os padrões de treameto, ao vés de extrar característcas para a geeralzação (produzr saídas adequadas para etradas que ão estavam presetes o treameto) (BRAGA et al., 2000). Tabela 1. Valores de erro quadrátco médo, para dados de treameto, erro relatvo médo e varâca para dados de valdação, as dferetes arquteturas treadas. Arqutetura NENCENS Erro quadrátco médo (treameto) Erro relatvo médo (valdação) Varâca (valdação) ,63 0, ,36

6 ,05 0, , ,53 0, , ,26 0, , ,33 0, , ,35 0, ,87 Assm, a partr dos meores valores do erro relatvo médo e varâca para os dados de valdação, além do meor úmero de eurôo a camada escodda, a rede com arqutetura de 7201, fo a que melhor capacdade predtva apresetou para a produção de flores da cultura do Kalachoe (tabela 1). A relação etre a produtvdade observada, obtda o expermeto, e estmada pela RNA com a arqutetura 7201, o mometo da valdação, é apresetada a fgura Y=0,8959 x + 97,312 R 2 = 0,9003 Produtvdade de flores estmada Produtvdade de flores observada Fgura 1. Comparação etre os valores da produção de flores da cultura do Ka lachoe observados, expermetalmete, e estmados, pela rede Observa-se que o coefcete de determação (R 2 ) obtdo da aálse de regressão fo de 0,9003, dcado que cosderável parte da varâca total dos valores de produtvdade da cultura é explcada pela RNA treada. Cotudo, de acordo com Adrade Juor et al. (2006) a adoção do R 2, como úco crtéro de defção da qualdade do método, ão é muto adequada, pos ão estabelece o tpo e a magtude de possíves covarâcas. A observação da forma de dstrbução dos valores orudos do ajustameto etre os valores de produção obtdos e estmados, otados a Fgura 1, permte deduzr que a estmatva da produção, da cultura do kalachoe para a regão em estudo, pode ser estmada pela RNA treada (arqutetura de ) Uma vez que exste pequea dspersão dos potos e, poucos deles estão dstates da reta de clação de 45, sedo que quato meos dstates estverem os potos desta reta, meor é o erro relatvo.

7 Os valores dos coefcetes de correlação r, ídce de cocordâca c, ídce de desempeho d, classe de desempeho e erro médo (Δ), o treameto e valdação da rede 7201, são apresetados a tabela 2. Observa-se que ambos os ídces estatístcos apresetaram-se elevados, com valores de d superores a 0,90, o que as classfca quato ao desempeho comparatvo como ótmo. Nota-se, que o treameto a RNAs apresetou característca de subestmar a produção de flores, equato a valdação ela superestmou a varável. Tabela 2. Valores médos de produtvdade de flores por plata obtdos expermetalmete e o treameto e valdação da rede eural de arqutetura , para o Kalachoe. Valores do coefcete de correlação de Perso (r), ídce de cocordâca (c) e ídce de desempeho (d), obtdos a comparação etre a produtvdade de flores, adqurdos em expermeto de campo e pela RNA. Produtvdade de flores/plata Parâmetros estatístcos Expermeto RNA Δ (%) r c d desempeho treameto 455,07 449,91 1,15 0,9426 0,9695 0,9138 Ótmo valdação 438,30 489,99-10,55 0,9488 0,9684 0,9188 ótmo Gusel, et al. (2010) utlzado modelo de smulação, com redes euras artfcas, aplcado à agrcultura de precsão, voltado prcpalmete para a otmzação do maejo e reposção de água o solo por meo da predção da evapotraspração, a produção da Gerbera jameso cultvada em ambete protegdo, observaram a vabldade de utlzação de RNAs para a predção da evapotraspração da cultura da Gérbera em ambete protegdo com base as varáves, temperatura do ar, umdade relatva e radação solar global. Adrade Juor et al. (2006), observou que os modelos de smulação testados em seu trabalho, tederam à superestmatva. Fretas et al. (2004), quado smulado a produtvdade do mlho pelo modelo CERES-Maze, observou que o modelo subestma a produtvdade da cultura, os tratametos em que ocorreram défct hídrco acetuado e, para os tratametos em que houve aplcação de uma lâma d água superor à adequada, o modelo smulou valores pouco superores aos expermetas. Assm, a produção de flores do Kalachoe, para regão em estudo, pode ser estmada através da RNA com arqutetura Os resultados ecotrados estão de acordo os valores obtdos de Soares et al., (2015), estes ecotraram ídces de desempeho semelhates, quado avalaram o desempeho de redes euras artfcas a predção da produtvdade da cultura do mlho, para as codções clmátcas de Jaguar/RS. CONCLUSÕES Redes euras artfcas do tpo Perceptro de Múltplas Camadas são efcetes, podedo ser utlzadas como ferrameta para estmar a produção de flores do Kalachoe Blossfeldaa Poell. A rede eural artfcal com sete varáves a camada de etrada (composção dos substratos - cza da casca de arroz, solo, húmus, comercal e pha; rrgação total e evapotraspração da cultura total) e 20 eurôos a camada escodda é capaz de estmar a produção de flores da cultvar Debbe de Kalachoe. Essa ferrameta de modelagem vem a somar-se as demas téccas, a tomada de decsão dos maejos a serem adotados, a hora da mplatação da cultura.

8 AGRADECIMENTOS Os autores agradecem aos Programas de Desevolvmeto Acadêmco (PDA) e de Apoo a Grupos de Pesqusa (AGP) da Uversdade Federal do Pampa pelo auxílo recebdo. REFERÊNCIAS ANDRADE JÚNIOR, A. S. et al. Parametrzação de modelos agrometeorológcos para estmatva de produtvdade da cultura do mlho a regão de Paraíba, Pauí. Revsta Cêca Agroômca, v.37, p , ARRUDA, G. P. de; DEMATTÊ, J. A. M.; DA SILVA CHAGAS, C. Mapeameto dgtal de solos por redes euras artfcas com base a relação solo-pasagem. Revsta Braslera de Cêca do Solo, v. 37,. 2, p , ATTOH-OKINE, N. O.; FEKPE, E. K. Stregth characterstcs modelg of latertc sols usg adaptve eural etworks. Costructo ad buldg materals, v.10, p , BORTOLÁS, F. A. Ifluêca de dsttas lâmas de rrgação e percetuas de cza da casca do arroz em substratos o desevolvmeto de cultvar de Kalachoe Blosfeldaa Poell. 56 f. Trabalho de coclusão de curso. Curso de Egehara Agrícola, Uversdade Federal do Pampa, BRAGA, A. P. et al. Redes Neuras Artfcas: teora e aplcações. 1 ed. Ro de Jaero: LTC, CAMARGO, A. P.; SENTELHAS, P. C. Avalação do desempeho de dferetes métodos de estmatva da evapotraspração potecal o Estado de São Paulo, Brasl. Revsta Braslera de Agrometeorologa, v.5, p.89-97, BUAINAIN, A. M.; BATALHA, M. O. Cadeas produtvas de flores e mel. Brasíla: IICA: MAPA/SPA, 2007 DE FRANÇA, C. A. M. MAIA, M. B. R. Paorama do agroegóco de flores e platas orametas o Brasl. XLVI Cogresso da Socedade Braslera de Ecooma, Admstração e Socologa Rural. Uversdade Federal de Rodôa, GUISELINI, C. et al. Uso de redes euras a predção da evapotraspração da Gerbera jameso cultvada em ambete protegdo Dspoível em< Acessado em 11 de mao de SCHNEIDER, P. R. Aálse de regressão aplcada à Egehara Florestal. 1.ed. Sata Mara: UFSM/CEPEF, p. SOARES, F. C. et al. Predção da produtvdade da cultura do mlho utlzado rede eural artfcal. Cêca Rural, v. 45,. 11, p , SOARES, F. C. et al. Redes euras artfcas a estmatva da reteção de água do solo. Cêca Rural, Sata Mara, v.44,.2, p , fev, Thorthwate C. W, Mather J. R. The water balace. Publcatos Clmatology. New Jersey: Drexel Isttute of Techology; 1955, 104p. WILLMONT, C. J. O the valdato of models. Physcal Geography, v. 2, p , YOUNG, M. I. et al. New methods ad models for characterzg structural heterogeety of sol. Sol & Tllage Research, v. 61, p , YOUNG, P. A. The based Culture Model: Costructg the Model of Culture. Educatoal & Techology Socety, v. 11,.2, , 2008.