Système d'analyse temporelle des maladies des plantes (SiTemp) - Souza, Hudson
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L'objectif de ce livre est de décrire les étapes du développement du site web Sistema de Análise Temporal de Doenças em Plantas (SiTemp), disponible à l'adresse [http://sitav.pga.uem.br]. L'outil web est destiné aux agronomes car ils ont des connaissances techniques et scientifiques sur l'analyse temporelle des maladies. Les informations d'enregistrement et les données observées sur le terrain ou en laboratoire concernant la gravité des maladies des plantes sont stockées dans la base de données SiTemp, générant un historique qui, à l'aide de techniques d'intelligence artificielle (IA), traite…mehr

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Produktbeschreibung
L'objectif de ce livre est de décrire les étapes du développement du site web Sistema de Análise Temporal de Doenças em Plantas (SiTemp), disponible à l'adresse [http://sitav.pga.uem.br]. L'outil web est destiné aux agronomes car ils ont des connaissances techniques et scientifiques sur l'analyse temporelle des maladies. Les informations d'enregistrement et les données observées sur le terrain ou en laboratoire concernant la gravité des maladies des plantes sont stockées dans la base de données SiTemp, générant un historique qui, à l'aide de techniques d'intelligence artificielle (IA), traite les données observées en utilisant les modèles mathématiques logistique, monomoléculaire et de Gompertz, en choisissant le modèle qui présente la meilleure solution pour expliquer l'ensemble des données et en calculant l'analyse temporelle et la forme de l'aire sous la courbe d'évolution de la maladie (AACPD). Le résultat de l'analyse temporelle est généré sous forme de textes, de variables, de tableaux et de graphiques, et il incombe à l'agronome d'analyser l'information, qui servira de base technico-scientifique à sa décision finale en matière de gestion des cultures.Mots clés : Web, gestion des maladies, épidémiologie.
Autorenporträt
Prof. Dr. Hudson Sérgio de Souza, Bachelor-Abschluss in Informationssystemen, Master-Abschluss und Doktorat in Agronomie - Schwerpunkt Agro-Informatik, Post-Doktorat in Bildung. Interessengebiete: Freie Software, Agrarinformatik, Arduino für Automatisierung, Algorithmen, Big Data, Webentwicklung, Bildung, Multidisziplinarität.