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A agricultura de precisÆo é uma técnica de gerenciamento de áreas agrícolas que auxilia na descoberta dos fatores que causam variabilidade espacial do solo e da planta auxiliando na diminui‡Æo de desperdícios de insumos agrícolas, e consequentemente, em maiores lucros para o produtor. Dentre as muitas tecnologias computacionais, as técnicas de inteligência artificial (IA) têm sido amplamente exploradas para predizer a produtividade das culturas. Neste estudo aplicou-se técnicas de IA para predizer a produtividade da soja, a qual é uma cultura muito importante para consumo humano e animal. Para obter um modelo de predi‡Æo, utilizou-se os macronutrientes da folha da soja coletados em três estádios do desenvolvimento da planta e a produtividade observada em uma grade irregular de pontos amostrais de duas áreas de estudo. As técnicas de IA aplicadas neste estudo foram redes neurais artificiais (RNAs) e máquinas de suporte de vetores (SVMs). Neste livro é possível verificar e comparar a eficiência dessas duas técnicas de IA abordadas e levantar ideias de trabalhos futuros que merecem ser explorados.

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Gabriela Karoline Michelon: Graduada em Ciência da Computa‡Æo em UTFPR - Medianeira e Mestranda no Programa de Pós-Gradua‡Æo em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio em UTFPR - Medianeira com período sanduíche na Universidade da Califórnia, Davis. µreas de interesse: Agricultura de PrecisÆo, Engenharia de Software e banco de dados.

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