Transformação dos dados por postos alinhados em experimento de avaliação da qualidade do extrato de tomate Data transformation by aligned posts in tomato extract quality assessment experiment

Objetivou -se com a elaboração dessa pesquisa criar um alerta sobre as empresas greenwashing levantando conceitos do termo, o papel do sujeito ecológico frente esta prática, como surgem as empresas que o praticam e seus diagnósticos, além de trazer uma possível alternativa de inibi-las em nível nacional. Também, com intuito de provar a relação estreita entre ciência, tecnologia, sociedade e ambiente realizou-se uma análise cienciométrica do tema greenwashing. No geral, consolidou-se a hipótese da estreita relação entre ciência, tecnologia, sociedade e ambiente, evidenciando a importância deste estudo para a mudança dos hábitos de consumo da sociedade.

Resumo-Determinar a área foliar de uma planta é um trabalho que exige tempo e muito esforço para se obter dados confiáveis. Portanto se torna imprescindível o desenvolvimento de técnicas para obtenção de dados com o auxílio da tecnologia. Sendo assim a presente pesquisa teve o objetivo de desenvolver um algoritmo que por meio do processamento digital de imagens, consiga determinar a área foliar do tomate (Solanum lycopersicum). As folhas de tomate foram fotografadas, processadas pelo programa proposto, e depois comparadas as medições obtidas por meio de um medidor foliar modelo LICOR (CI-202). Quando colocado a prova o programa mostrou um índice de confiança mediano, determinado pelo índice de concordância de Willmot. Palavras-Chavealgoritmo; cálculo da área foliar; índice de concordância de Willmot; processamento digital de imagens; Solanum lycopersicum.

O emprego de novas tecnologias tem sido de grande importância nas investigações agronômicas, como a Inteligência Artificial (IA), o que pode representar uma estratégia eficiente para simulação e otimização de processos importantes na agricultura. O estudo tem como objetivo reduzir a quantidade de amostras necessárias para um possível mapeamento da necessidade de calagem do solo. A coleta dos dados foi obtida a partir de um esquema de grade amostral de 60x60 m. Os dados da coleta foram utilizados para treinamento da ANN, empregando o software Octave. Foi realizada uma adaptação da técnica de vizinhança para possibilitar a redução da quantidade de amostras. O desempenho nas fases de validação externa, calibração e treinamento foram utilizados como critério para definir a melhor ANN, no qual a ANN1 com exceção do teste e validação externa que se obteve desempenho muito bom, apresentou desempenho ótimo nas demais fases de calibração, tendo 6 neurônios na camada oculta e apresentando uma correlação acima de 89%.  Por meio do Teste-t, foi mensurado que não houve diferença significativa das estimativas de necessidade de calagem usando ANN e o cálculo pelo método tradicional de necessidade de calagem. A técnica vizinhança adaptada para inserção de dados na ANN possibilitou diminuir em 30% o número de amostras a serem coletadas para um possível mapeamento da necessidade de calagem a taxa variada.

No abstract