Relações entre atributos físico-químicos do solo e de Pratylenchus brachyurus na cultura da soja

Submitted by Helena Bejio (helena.bejio@unioeste.br) on 2021-06-16T18:27:09Z No. of bitstreams: 2 Marcos_Kashiwaqui_2021.pdf: 2096160 bytes, checksum: ab8b1fea55cc654c6015bc9d02551d71 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Made available in DSpace on 2021-06-16T18:27:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Marcos_Kashiwaqui_2021.pdf: 2096160 bytes, checksum: ab8b1fea55cc654c6015bc9d02551d71 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2021-02-25 Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES Brazil is one of the major world producers of soy, however some pests and diseases are of concern in the production environment of this oilseed. The root lesion nematode is an example of this, since the main control methods used have limitations for the management of these organisms. Proper management of soil chemical attributes can positively contribute to the management of Pratylenchus brachyurus, by reducing its population and damage, as well as improving crop development. Some recent advances, such as precision agriculture and the discovery of knowledge in databases (KDD), can contribute to the identification of factors that act for the spread of nematodes. The objective of this study was to obtain relations between physicalchemical attributes and the population density of P. brachyurus, using the decision tree technique, in an area cultivated with soy in Mundo Novo/MS. Data collection was carried out in the 2018/19 harvest. Geostatistical analysis of the attributes, pH, phosphorus (P), potassium (K), calcium (Ca), magnesium (Mg), potential acidity (H + Al), aluminum (Al), cation exchange capacity (CTC) was performed, base saturation (V), content of sand, silt, clay and number of individuals of P. brachyurus. The mapping was performed using the ordinary kriging method. The decision tree was modeled using the Weka software. The nematode density, class attribute, was categorized into two classes, “High” and “Low”, using the EM (Expectation-Maximization) algorithm. The imbalance in the data was minimized with the use of the resample filter, and for the selection of attributes, the Wrapper method was adopted. The decision tree was modeled using the J48 classifier and evaluated for accuracy, Kappa index, precision and recall. In the geostatistical analysis, a predominance of the gaussian and spherical models was observed, for 5 and 4 attributes, respectively. The Matérn model was observed in 2 attributes, while for the silt and the density of P. brachyurus, no spatial dependence, pure nugget effect was observed. Regarding the degree of spatial dependence, the physical attributes of sand and clay were highlighted, in addition to the chemical attributes H + Al and CTC, with strong spatial dependence, while the other chemical attributes were presented in a moderate way. The decision tree generated using the J48 classifier had 91.99% accuracy and 0.81 Kappa index, whereas the “High” and “Low” classes showed 0.96 and 0.84 accuracy, as well as 0, 93 and 0.90 for recall, respectively. The decision tree obtained enabled the identification of 5 classification rules, with the participation of the attributes pH, P and K, in 5, 3 and 2 rules, respectively. In the geostatistical analysis, the attributes of greater spatial continuity were sand and clay, while most of the chemical attributes were identified with moderate dependence. The population density of P. brachyurus could not be mapped due to the pure nugget effect. The decision tree technique proved to be promising and made it possible to identify the pH, P and K attributes, which were related to the population density of P. brachyurus. O Brasil é um dos grandes produtores mundiais de soja, porém algumas pragas e doenças são motivos de preocupação no ambiente de produção dessa oleaginosa. O nematoide das lesões radiculares é um exemplo disso, uma vez que os principais métodos de controle utilizados apresentam limitações para o manejo desses organismos. O manejo adequado de atributos químicos do solo pode contribuir positivamente para o manejo de Pratylenchus brachyurus, pela redução da sua população e dos danos, bem como por melhorar o desenvolvimento da cultura. Alguns avanços recentes, como a agricultura de precisão e a descoberta de conhecimento em banco de dados (KDD), podem contribuir para a identificação de fatores que atuam para a disseminação de nematoides. O objetivo deste estudo foi obter relações entre atributos físico-químico e a densidade populacional de P. brachyurus, com uso da técnica de árvore de decisão, em uma área cultivada com soja em Mundo Novo/MS. A coleta de dados foi realizada na safra 2018/19. Foi realizada a análise geoestatística dos atributos, pH, fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca), magnésio (Mg), acidez potencial (H+Al), alumínio (Al), capacidade de troca catiônica (CTC), saturação por bases (V), teor de areia, silte, argila e número de indivíduos de P. brachyurus. O mapeamento foi realizado pelo método de krigagem ordinária. A árvore de decisão foi modelada com o uso do software Weka. A densidade do nematoide, atributo classe, foi categorizada em duas classes, “Alta” e “Baixa”, com uso do algoritmo EM (Expectation-Maximization). O desbalanceamento nos dados foi minimizado com uso do filtro resample, e, para a seleção de atributos, foi adotado o método Wrapper. A árvore de decisão foi modelada com uso do classificador J48 e avaliados pela acurácia, índice Kappa, precisão e recall. Na análise geoestatística foram observados predominância dos modelos gaussiano e esférico, para cinco e quatro atributos, respectivamente. O modelo Matérn foi observado em dois atributos, enquanto para o silte e a densidade de P. brachyurus, não foram observadas dependência espacial, efeito pepita puro. Com relação ao grau de dependência espacial, destacaram os atributos físicos areia, argila, além dos atributos químicos H+Al e CTC, com dependência espacial forte, enquanto os demais atributos químicos se apresentaram de forma moderada. A árvore de decisão gerada com uso do classificador J48 teve 91,99% de acurácia e 0,81 de índice Kappa, já as classes “Alta” e “Baixa” apresentaram 0,96 e 0,84 de precisão, bem como 0,93 e 0,90 para recall, respectivamente. A árvore de decisão obtida possibilitou a identificação de cinco regras de classificação, com participação dos atributos pH, P e K, em cinco, três e duas regras, respectivamente. Na análise geoestatística, os atributos de maior continuidade espacial foram, areia e argila, enquanto a maior parte dos atributos químicos foram identificados com dependência moderada. A densidade populacional de P. brachyurus não pode ser mapeada em função do efeito pepita puro. A técnica de árvore de decisão se mostrou promissora e possibilitou a identificação dos atributos pH, P e K, que se relacionaram com a densidade populacional de P. brachyurus.