Redes neurais artificiais para previsão de ocorrência de psilídeo no cinturão citrícola brasileiro.

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dc.contributorJOÃO V. P. DE SOUZA; MARINA R. M. MONTEIRO; YAN Y. LUZ, PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DE CAMPINAS; SONIA TERNES, CNPTIA; MARIA FERNANDA MOURA, CNPTIA; ALECIO SOUZA MOREIRA, CNPMF; KLEBER XAVIER SAMPAIO DE SOUZA, CNPTIA.
dc.creatorSOUZA, J. V. P. de
dc.creatorMONTEIRO, M. R. M.
dc.creatorLUZ, Y. Y.
dc.creatorTERNES, S.
dc.creatorMOURA, M. F.
dc.creatorMOREIRA, A. S.
dc.creatorSOUZA, K. X. S. de
dc.date2026-02-24T07:26:18Z
dc.date2026-02-24T07:26:18Z
dc.date2026-02-20
dc.date2025
dc.date.accessioned2026-07-07T04:18:33Z
dc.descriptionResumo: Uma das doenças mais destrutivas dos citros no mundo, é o Huanglongbing (HLB), tendo como vetor o psilídeo Diaphorina citri, que vem afetando drasticamente a produção de diversos países. Em um cenário onde o Brasil está posicionado como maior produtor de laranja do mundo, identificar as regiões que mais favorecem a ocorrência do psilídeo é de suma importância para garantir a produção de futuras plantações. Com base em dados climáticos e geográficos, buscamos criar um modelo de rede neural que possa prever a ocupação desses insetos em determinadas regiões, mais especificamente no cinturão citrícola brasileiro.
dc.descriptionCIIC 2025. N° 25601.
dc.identifierIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 19., 2025, Campinas. Anais [...]. Campinas: Instituto Agronômico (IAC), 2025. p. 1-9.
dc.identifier2965-2812
dc.identifierhttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1184544
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/457331
dc.languagepor
dc.rightsopenAccess
dc.subjectHuanglonbing
dc.subjectRede neural
dc.subjectInteligência artificial
dc.subjectCitricultura
dc.subjectCitrus
dc.subjectArtificial intelligence
dc.subjectNeural networks
dc.titleRedes neurais artificiais para previsão de ocorrência de psilídeo no cinturão citrícola brasileiro.
dc.typeArtigo em anais e proceedings

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