Uso de regresão linear múltipla e redes neurais artificiais na estimativa da interferência de plantas daninhas em cultivos agrícolas
Authors:   , Monteiro Alex Lima 
Published: December 2024

A eficiência no controle das plantas daninhas nos cultivos agrícolas depende da adoção
do método de controle na época correta, minimizando a interferência da comunidade
infestante. Todavia, a definição do início e fim da época de controle é de difícil
mensuração pelo produtor devido às particularidades da comunidade infestante, das
culturas e das condições de manejo e edafoclimáticas de cada local de cultivo. Uma das
alternativas para a solução deste problema é o uso de modelos baseados em métodos
estatísticos ou métodos de aprendizado de máquina desenvolvidos no campo da
inteligência artificial que possam ser adequados para fazer previsões da perda de
rendimento de culturas agrícolas em virtude da interferência de plantas daninhas. Dessa
forma, este estudo tem como objetivo comparar a eficácia de modelos matemáticos
empíricos como as Regressões Lineares Múltiplas (RLM) com modelos de Redes
Neurais Artificiais (RNAs) para modelagem da interferência de plantas daninhas em
estimar o início do controle de plantas daninhas em diferentes classes de perdas de
produtividades aceitáveis de culturas agrícolas. Os experimentos foram realizados
durante os anos de 2016, 2017 e 2018, usando para o estudo as culturas do melão,
gergelim e cebola. O delineamento utilizado foi em blocos ao acaso, com três
repetições. Os tratamentos do primeiro experimento, referente à cultura da cebola foram
compostos por seis períodos para o início do controle de plantas daninhas (0, 7, 14, 21,
28, 32 e 42) e expressos em dias após a emergência (DAE), ao passo que no segundo
experimento, para as culturas do gergelim e do meloeiro, os períodos foram (130, 260,
390, 520, 650, 1300 e (130, 260, 390, 520, 972), respectivamente, expressos em graus
dias (GD) após a semeadura do gergelim e o transplantio das mudas de melão. Os
resultados demonstraram que modelos RLM baseados em entradas não destrutivas e
destrutivas sobre a comunidade de plantas daninhas são capazes de estimar as perdas de
produtividade da cebola, porém com baixa precisão. Os modelos de RNAs considerando
apenas o período de convivência e sistema de irrigação possuem desempenho similar a
modelos de Regressão Linear Múltipla. No entanto, a inserção das variáveis
relacionadas à densidade de plantas daninhas (não destrutiva) e a matéria fresca
(destrutiva) nos modelos de RNAs eleva a capacidade preditiva das redes para valores
próximos a 99% de acerto. O modelo de RNAs que fizeram a combinação de entradas
não-destrutiva (Densidade) e destrutiva (Matéria Fresca) dispensa outras entradas mais
específicas, como a relação de espécies C3/C4 e Monocotiledôneas/Eudicotiledôneas
(M/E). O período de interferência de plantas daninhas é o principal fator para inferir o
grau de interferência das plantas daninhas nas culturas do gergelim e meloeiro. Os
modelos de RNAs com melhor performance podem indicar o início do controle de
plantas daninhas, uma vez que são capazes de estimar com precisão as perdas causadas
pela interferência das plantas daninhas