Tecnologia de Informação e Comunicação na Agricultura: a utilização de dados no controle e produção

Revista Eletrônica Competências Digitais para Agricultura Familiar (RECoDAF)

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ISSN: 2448-0452
Editor Chefe: Fernando de Assis Rodrigues
Início Publicação: 01/01/2015
Periodicidade: Semestral
Área de Estudo: Agronomia, Área de Estudo: Ciência e Tecnologia de Alimentos, Área de Estudo: Engenharia Agrícola, Área de Estudo: Ciência da computação, Área de Estudo: Administração, Área de Estudo: Ciência da informação, Área de Estudo: Engenharia ambiental

Tecnologia de Informação e Comunicação na Agricultura: a utilização de dados no controle e produção

Ano: 2016 | Volume: 2 | Número: 2
Autores: Beatriz Santos Bisi, Cristina Toyoko Hashimoto
Autor Correspondente: Beatriz Santos Bisi | [email protected]

Palavras-chave: tecnologia de informação e comunicação, dados, informação, agricultura

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

As Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) tem proporcionado o acesso a dados e informações, principalmente com o advento da internet, e com isso tem provocado transformações na sociedade. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo demonstrar como os dados podem auxiliar a agricultura no controle da produção, com a utilização de dados disponíveis em bases de dados governamentais. Para tanto, realizou-se uma pesquisa bibliográfica acerca do tema, coleta de dados em bases de dados governamentais e a realização do cruzamento desses dados utilizando o modelo computacional de redes neurais artificiais. Por fim, os resultados apresentados mostraram que os dados podem auxiliar na predição da produção agrícola.



Resumo Inglês:

Information and Communication Technologies (ICT) has provided access to data and information, especially with the advent of the Internet, and this led to changes in society. In this context, this paper aims to demonstrate how data can assist agriculture in control of production, using the data available in government databases. Therefore, we carried out a literature search about the subject and made a data collection on government databases. The completion of the crossing of data using the computation model of artificial neural networks showed that data can aid in the prediction of agricultural production.