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dc.creatorGabriella Silva de Gregori-
dc.date.accessioned2024-11-14T19:18:27Z-
dc.date.available2024-11-14T19:18:27Z-
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufms.br/handle/123456789/9758-
dc.description.abstractThis study addressed two important aspects of managing the red gum lerp psyllid (Glycaspis brimblecombei), a forest pest significantly affecting eucalyptus plantations. In the first experiment, the impact of different infestation levels of G. brimblecombei on the hyperspectral reflectance of Eucalyptus urophylla leaves was evaluated. Chlorophyll alterations caused by pest attacks affect the spectral behavior of the leaves. To classify infestation levels quickly and accurately, machine learning (ML) algorithms were tested, including artificial neural networks (RNA), decision trees (REPTree and J48), random forest (RF), support vector machines (MVS), and logistic regression (RL). The results showed clear differences in the hyperspectral behavior of the leaves depending on infestation levels, with the highest infestation level showing the highest reflectance values. Of the algorithms tested, logistic regression (RL) and support vector machines (MVS) achieved the best results in classifying infestation levels, with accuracy above 90%. Both algorithms had F-scores close to 0.90 and Kappa values above 0.8, ensuring high classification precision when the entire spectral range was used as input. In the second experiment, the efficacy of the entomopathogenic fungus Cordyceps (= Isaria) fumosorosea in controlling adult G. brimblecombei was evaluated under laboratory conditions. Leaves of Eucalyptus urophylla containing eggs and nymphs psyllids were treated with three solutions: control (sterilized distilled water), 0.5 L.ha⁻¹, and 1.0 L.ha⁻¹ of C. fumosorosea. The 0.5 and 1.0 L.ha⁻¹ doses caused 40 and 60% nymph mortality after 24 hours, reaching 100% mortality in 48 hours. Fungal extrusion was observed in all treated insect cadavers. Egg viability was also affected, with rates of 64.3% for the 0.5 L.ha⁻¹ dose and 95.2% for the 1.0 L.ha⁻¹ dose, respectively, after 120 hours. In the control group, insects remained alive for 10 days, with 100% egg viability. The fungus C. fumosorosea is effective against the eggs and nymphs of G. brimblecombei.-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherFundação Universidade Federal de Mato Grosso do Sulpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAprendizado de máquina-
dc.subjectsensoriamento remoto-
dc.subjectmonitoramento de pragas-
dc.subjectfungo entomopatogênico.-
dc.titleMétodo de detecção de severidade de ataque e controle microbiano de Glycaspis brimblecombei (Hemiptera: Aphalaridae) em Eucalyptus urophyllapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Elisangela de Souza Loureiro-
dc.description.resumoEste estudo abordou dois aspectos importantes do manejo do psilídeo de concha (Glycaspis brimblecombei), uma praga florestal que afeta significativamente as plantações de eucalipto. Onde, no primeiro capítulo, foi avaliado o impacto dos diferentes níveis de infestação de G. brimblecombei sobre a refletância hiperespectral das folhas de Eucalyptus urophylla. Tais refletâncias podem ser observadas devido alterações em pigmentos como a clorofila, que causadas pelo ataque da praga afetam o comportamento espectral das folhas. O equipamento FieldSpec 3 Jr. utilizado na leitura hiperespectral das folhas, onde. O equipamento captura os comprimentos de onda emitidos pela folha. Para classificar os níveis de ataque de forma rápida e precisa, foram testados algoritmos de aprendizado de máquina (ML), incluindo redes neurais artificiais (RNA), árvores de decisão (REPTree e J48), floresta aleatória (RF), máquina de vetor de suporte (MVS) e regressão logística (RL).Os resultados mostraram diferenças claras no comportamento hiperespectral das folhas em função dos níveis de ataque, classificados como: Controle (sem ataque do inseto), N1-baixa infestação, N2-infestação intermediária e N3-alta infestação, no qual o nível mais alto de infestação apresentou os valores de refletância mais elevados. Dos algoritmos testados, a regressão logística (RL) e a máquina de vetor de suporte (MVS) obtiveram os melhores resultados na classificação dos níveis de infestação, com acurácia superior a 90%. Ambos os algoritmos tiveram F-score próximo de 0,90 e valores de Kappa superiores a 0,8, garantindo alta precisão na classificação quando toda a faixa espectral foi utilizada como entrada. No segundo experimento, foi avaliada a eficácia do fungo entomopatogênico Cordyceps (= Isaria) fumosorosea no controle de G. brimblecombei em condições de laboratório. Folhas de Eucalyptus urophylla contendo ovos e ninfas do psilídeo foram pulverizadas com três soluções: controle (água destilada esterilizada), 0,5 L.ha⁻¹ e 1,0 L.ha⁻¹ de C. fumosorosea. As doses de 0,5 e 1,0 L.ha⁻¹ causaram 40 e 60% de mortalidade das ninfas após 24 horas, atingindo 100% de mortalidade em 48 horas. A extrusão do fungo foi observada em todos os cadáveres dos insetos pulverizados. A viabilidade dos ovos também foi afetada, com taxas de 64,3% para a dose de 0,5 L.ha⁻¹ e 95,2% para a dose de 1,0 L.ha⁻¹, respectivamente, após 120 horas. No grupo controle, os insetos permaneceram vivos por 10 dias, com uma viabilidade dos ovos de 100%. O fungo C. fumosorosea é eficiente para o controle dos ovos e ninfas de G. brimblecombei.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFMSpt_BR
Aparece nas coleções:Programa de Pós-graduação em Agronomia (Campus de Chapadão do Sul)

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