@PHDTHESIS{ 2023:167665473,
 	title = {Uso de dados geográficos e previsão automatizada com redes  neurais na agricultura},
 	year = {2023},
 	url = "https://tede.unioeste.br/handle/tede/6590",
 	abstract = "A população mundial demanda uma crescente produção de alimentos para subsistência. A 
 busca por processos e modelos que colaborem no aumento de produtividade é fator primordial 
 para alcançar resultados que minimizem custos ao produtor e que contribuam na tomada de 
 decisões sobre as necessidades da lavoura. As geotecnologias, em conjunto com métodos 
 de análises de dados, permitem monitorar a área produtiva visando alcançar melhores 
 resultados. Assim, este trabalho tem por objetivo apresentar funcionalidades e metodologias 
 que permitam a obtenção, processamento, visualização e previsão de índices na agricultura, 
 de forma automatizada, não onerando o usuário final. Em seu Artigo 01, apresenta a aplicação 
 de ferramentas na geração de base de dados para utilização pela agricultura por meio de um 
 processo de automatização para implantação da estrutura de um banco de dados geográfico, 
 utilizando software livre PostgreSQL+Postgis, que é alimentado por fontes de dados 
 relevantes para a agricultura (limite da área analisada e obtidos por sensores); assim, resulta 
 em uma ferramenta temporal de visualização de dados que contempla um total de 16 índices 
 para análise do comportamento da área produtiva. No Artigo 02, a partir da base consolidada,
 utilizou-se linguagem python e redes neurais convolucionais para estabelecimento de 
 modelos preditivos de índices NDVI, alcançando erro médio absoluto (MAE) nas previsões de 
 0.16 a 0.17, com apresentação de melhores resultados para o uso de redes que utilizavam 
 janelas de 5 imagens anteriores à previsão subsequente. Ambos os trabalhos possibilitaram 
 estruturar procedimentos de implantação, estruturação, alimentação e análise de base de 
 dados para agricultura de forma automatizada, minimizando custos e aumentando a agilidade 
 da geração de informações relevantes ao desenvolvimento de culturas. Com isso, as 
 metodologias e ferramentas utilizadas podem ser consideradas por produtores ou analistas,
 de forma a monitorar, realizar ações preventivas e consequentemente alcançar melhores 
 resultados na produção agrícola.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}