UM ESTUDO SOBRE A SELEÇÃO DE ÁREAS ADAPTATIVAS DE DESENVOLVIMENTO AGRÍCOLA USANDO ALGORITMOS GENÉTICOS APLICADOS A MAIS DE UMA CULTURA
Jaime Hidehiko Tsuruta, Takashi Hoshi
Resumo
Informações geográficas sobre grandes áreas podem ser obtidas de modo macroscópico, com base em dados de imagens de satélites de recursos naturais. Exemplos de aplicações na área de agricultura com experimentos de seleção de áreas de desenvolvimento agrícola têm sido fundamentados em informações geográficas e também em informações relacionadas com solos e pesquisas sobre clima. Porém, as metodologias aplicadas eram eficientes para pequeno número de áreas e para monoculturas. Este trabalho selecionou áreas de desenvolvimento agrícola com abordagem de algoritmos genéticos aplicados a mais de uma cultura. Com esses algoritmos, que são parte dos modelos computacionais inspirados na natureza e usados para resolver problemas de busca e otimização, maximiza-se a renda líquida total das culturas plantadas. A área de estudo se localiza no município de Iraí de Minas, MG, e estudouse a produção de duas culturas: soja e milho. Neste modelo, a produção das culturas decorre de aplicações de insumos básicos no solo ( calcário e fertilizantes), além dos custos dos sistemas de produção. As doses desses insumos foram ajustadas aos custos dos sistemas de produção da região. A implantação de sistemas de irrigação com o objetivo de evitar perda na produção ocasionadas por veranicos foi considerada. Em virtude da evolução das pesquisas genéticas, rendimentos de novas variedades de sementes também foram considerados. Os resultados obtidos mostraram que a seleção de áreas de desenvolvimento agrícola usando algoritmos genéticos para mais de uma cultura foi efetivada.
Palavras-chave
Referências
BACK, T. Evolutionary Algorithms in Theory and Practice. New York: Oxford University Press, 1996.
BEASLEY, D.; BULL, D.R.; MARTIN, R.R. An overview of genetic algorithms: Part 1, Fundamentais. Computing, v. 15, n. 2, 1993, p. 58-69.
CAMPO, Companhia de Promoção Agrícola. Mapa de Monitoramento das Áreas do Prodecer Piloto I e II, Município de Iraí de Minas. Japan International Cooperation Agency-JICA. Escala 1:20,000, 1992/93.
DARWIN, Charles. On The Origin of Species. New York: A Mentor Book, 1958, 496p.
DARWIN, Charles. Origem das Espécies. Belo Horizonte: Villa Rica, 1994, 354p.
DE JONG K. The analysis and behaviour of a class of genetic adaptive systems. PhD thesis, University of Michigan, 1975.
EMBRAP A-Centro de Pesquisa Agropecuária dos Cerrados (Planaltina, DF). Pesquisa aponta estratégias contra veranico. Brasilia: EMBRAPA-CPAC. 1984, 2p. (EMBRAPA-CPAC. Noticiário, 70).
EMBRAPA-a. Relatório do Sistema de Produção, do Sistema Gerenciador de Padrão Tecnológico, produto Soja, ano agrícola de 1998. Brasília: Embrapa/SEA/CEE, 1998.
EMBRAPA-b. Relatório do Sistema de Produção, do Sistema Gerenciador de Padrão Tecnológico, produto Milho, ano agrícola de 1992. Brasília: Embrapa/SEA/CEE, 1998.
FNP Consultoria e Comércio. Informações Agrícolas. URL: http:// www.fnp.com.br/. Consultado em 6 jul. 2000.
GOLDBERG, D.E. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning., Reading: Addison-Wesley, 1989. p. 11-172.
HOLLAND, J.H. Adaptation in natural and artificial systems. MIT Press, 1975.
IBGE. Área e população estimada de Iraí de Minas, em 1996. URL: http://www.ibge.gov.br/ Consultado em 7 ago. 2000.
INAGAKI T.; HOSHI T.; AKIYAMA T. Selection of large adaptive area for agricultura! development based on satellite image data. Japan Society of Operations Research, ago. 1986. p. 512-518 (em japonês).
INAGAKI, T.; HOSHI, T. et alli. Optimization of agricultura! development for large areas including construction of irrigation canals. Japan Society of System and Control, v. 31, n.6, 1987. p. 457-464 (em japonês).
MIRANDA, L.N.; MIELNICZUK, J.; LOBATO E. Calagem e adubação corretiva. ln: V Simpósio sobre o Cerrado. Cerrado: Uso e Manejo, Brasília, 1979. Editerra, 1980.
MITCHELL, M. An introduction to genetic algorithms. Cambridge: MIT Press, 1977. 209p.
SCHAFFER, J.D. A practical guide to genetic algorithms. Naval Research Laboratory. URL: http://cheml.nrl.navy.mil/~shaffer/ practga.html/. Consultado em 4 jul. 1999.
SILVA, C.M. da. População de plantas de soja no sistema plantio direto, na região de Dourados-MS. Dourados: Embrapa Agropecuária Oeste. Comunicado Técnico, 39).
SOUSA, D.M.G. Calagem e adubação para culturas da soja no Cerrado. Brasília: EMBRAP A-CP AC, 1984. 9p. (EMBRAP A-CP AC. Comunicado Técnico, 38).
VILELA, L.; MIRANDA, L.N. de; PERES, J.R.R.; SOUZA, P.I. de M. de.; SUHET, A.R.; SPEHAR, C.R.; VARGAS, M.A.T.; VIEIRA, R.S. A Cultura da soja em solos de Cerrados do Distrito Federal. 2.ed. Brasília: EMBRAPA-CPAC, 1978. 16p. (EMBRAPA-CPAC. Comunicado Técnico, 2).
WELSTEAD, S.T. Neural network and fuzzy logic applications in C/ C++. New York: John Wiley & Sons. 1994. 494p.
WHITLEY, D.: A genetic algorithm tutorial. Technical Report CS-93- 103, Department of Computer Science, Colorado University, March 1993.
WOLF, J.M.: Probabilidade de ocorrência de períodos secos na estação chuvosa para Brasilia. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, n. 12, 1977. p. 141-150.
YAMAMOTO, N.; HOSHI, T. Study on extracting the adaptive agricultura! development area using genetic algorithm with complex PTYPE. Japan Society of Electronic, Information and Communication, v.J79-A, n.3, March 1996, p. 650-657 (em japonês).