ANÁLISE DE IMAGENS DE FOLHAS PARA ESTIMATIVA DE SEVERIDADE DE DOENÇAS EM PLANTAS (INFO_017)

Autores:

Elvis Canteri de Andrade (UEPG)
José Carlos Ferreira da Rocha (UEPG)
Marcelo Giovanetti Canteri (UEPG)

Resumo:

Estimativas de severidade de doenças em plantas são essenciais para o manejo das mesmas. O software WinCombro simula a ocorrência de lesões de doenças em imagens de folhas de milho e cana-de-açúcar e serviu de base para o desenvolvimento de outro software para analisar imagens de folhas de feijoeiro doentes. O presente trabalho tem por objetivo realizar um estudo das técnicas de análise e processamento de imagens que propiciem melhores resultados na avaliação da porcentagem de área doente em imagens de folhas de cana-de-açúcar. Como ferramenta de estudo utilizou-se a linguagem de programação Delphi e os métodos de classificação de imagens de forma supervisionada (Single Table & Table Lockup) e métodos de classificação de imagens de forma não-supervisionada (Clustering e Teorema de Bayes). Utilizou-se algoritmos que trabalham com aproximadamente 16 milhões de cores (fator RGB-XY) em fotos de folhas em diversas situações de iluminação e contraste. O resultado do estudo foi a implantação de algoritmo para realizar estimativa de percentagem de área doente em folhas de cana-de-açúcar, bem como a implantação da mesma técnica para uso em outras culturas. Estes resultados permitem o desenvolvimento de softwares para realizar diagnósticos de doenças em várias culturas.

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