Avaliação de Produtividade e Saúde Vegetal em Mangueira a partir de Dados de Luminosidade de Abertura de Copa

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Heber do N. Paiva
https://orcid.org/0009-0001-8651-4584
Jorge L. B. da Silva
https://orcid.org/0009-0002-8929-6129
Kaandro do N. Teles
https://orcid.org/0009-0006-1464-444X
Claudemiro Lima Júnior
https://orcid.org/0000-0002-6640-6340
Alexandre M. A. Maciel
https://orcid.org/0000-0003-4348-9291
Carmelo Bastos-Filho
https://orcid.org/0000-0002-0924-5341

Resumo

O Vale do São Francisco é central na produção e exportação de manga no Brasil, sendo crucial para a economia local. A mangicultura, em conjunto com a viticultura, lidera a atividade econômica na região. A desfolha é vital para promover o arejamento das plantas, reduzindo pragas e doenças, mas a falta de parâmetros definidos torna sua avaliação subjetiva. A pesquisa visa correlacionar dados de luminosidade das mangueiras com a qualidade dos frutos, buscando determinar um nível ideal de luminosidade. Plantas foram divididas em parcelas, e 100 frutos de cada foram avaliados. A análise de dados, realizada em Python, incluiu gráficos de correlação, árvores de decisão e matrizes de confusão. Resultados promissores mostram forte correlação entre maior luminosidade e frutos de melhor qualidade destinados à exportação, apesar de alguns danos observados. A árvore de decisão classificou eficazmente frutos, identificando os de melhor qualidade com menor incidência de pragas e doenças. A matriz de confusão teve desempenho satisfatório na previsão de lotes com maior volume de frutos exportados. Conclui-se que maior luminosidade e abertura da copa estão associadas a melhor qualidade dos frutos. O estudo sugere a possibilidade de estabelecer um valor ideal de luminosidade para otimizar a produção de mangas de alta qualidade com pesquisas adicionais.

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Como Citar
Paiva, H., Silva, J., Teles, K., Lima Júnior, C., Maciel, A., & Bastos-Filho, C. (2023). Avaliação de Produtividade e Saúde Vegetal em Mangueira a partir de Dados de Luminosidade de Abertura de Copa. Revista De Engenharia E Pesquisa Aplicada, 9(1), 105-114. https://doi.org/10.25286/repa.v9i1.2787
Seção
Edição Especial em Ciência de Dados e Analytics