Reconhecimento de padrões sazonais em colônias de abelhas Apis mellifera via clusterização

  • Felipe Anderson Oliveira Maciel Universidade Federal do Ceará
  • Antonio Rafael Braga Universidade Federal do Ceará
  • Ticiana Linhares Coelho da Silva Universidade Federal do Ceará
  • Breno Magalhães Freitas Universidade Federal do Ceará
  • Danielo Gonçalves Gomes Universidade Federal do Ceará
Palavras-chave: Abelhas, Apicultura de precisão, Clusterização, Mineração de dados, Padrões

Resumo

Na qualidade de principal agente polinizador, as abelhas são essenciais à produção de alimentos para o ser humano e para manutenção dos ecossistemas. Entre as culturas agrícolas utilizadas para o consumo humano, 75% dependem de polinização. Alinhando-se a uma preocupação atual com a sobrevivência das abelhas, este artigo visa identificar padrões de colônias de Apis mellifera a fim de auxiliar o apicultor no manejo e na manutenção de suas colmeias. Nosso método consistiu na aplicação de uma técnica de clusterização em dois datasets reais de colmeias em clima temperado com dados de temperatura, umidade e massa. Foram utilizados três datasets do portal HiveTool.net; dois deles divididos em período frio (outono e inverno) e período quente (primavera e verão) e o terceiro, para efeito comparativo, dividido em períodos mesclando estações frias e quentes: inverno e primavera, e verão e outono. A partir da aplicação do índice Calinski-Harabasz e do algoritmo K-means, identificamos padrões coerentes e associados às transições entre as estações do ano. Além disso, pudemos concluir que a colônia mais forte é mais eficiente ao tentar manter o microclima da colmeia durante o inverno.
Publicado
2018-10-24
Como Citar
[1]
Maciel, F.A., Braga, A.R., da Silva, T., Freitas, B. e Gomes, D. 2018. Reconhecimento de padrões sazonais em colônias de abelhas Apis mellifera via clusterização. Revista Brasileira de Computação Aplicada. 10, 3 (out. 2018), 74-88. DOI:https://doi.org/10.5335/rbca.v10i3.8788.
Seção
Artigos selecionados em Conferências - IX WCAMA (2018)
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