Sistema de visão artificial para identificação do estado nutricional de plantas / Artificial vision system for plant nutricional state identification

AUTOR(ES)

Alvaro Manuel Gómez Zúñiga

FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

29/03/2012

RESUMO

A avaliação do estado nutricional das plantas de milho usualmente é feita através de análises químicas ou pela diagnose visual das folhas da planta, esta última, sujeita a erros de interpretação já que a ausência de algum nutriente na planta gera um padrão de mudança específico na superfície da folha que depende do nível de ausência do nutriente. As dificuldades que apresentam neste processo e sua importância na agricultura, criam a necessidade de pesquisar sistemas automáticos para a avaliação do estado nutricional de plantas. Desta forma, este mestrado teve como objetivo principal o desenvolvimento de um sistema de visão artificial para verificar a possibilidade de identificação de níveis dos macronutrientes Cálcio, Enxofre, Magnésio, Nitrogênio e Potássio em plantas de milho através da análise da superfície das folhas usando métodos de visão computacional. Este projeto realiza uma revisão bibliográfica do estado da arte dos métodos de extração de características de cor, textura em escala de cinza e textura colorida utilizadas em processamento de imagens. A alta similaridade entre os sintomas produzidos pelas deficiências e a pouca similaridade entre amostras de uma mesma deficiência motivou o desenvolvimento de novos métodos de extração de características que pudessem fornecer dados necessários para uma correta separação entre as classes. Os resultados obtidos demonstraram que o sistema desenvolvido possibilita a predição de deficiências nutricionais em estágios iniciais do crescimento da planta usando unicamente a textura da superfície da folha como fonte de informação

ASSUNTO(S)

computer vision deficiências nutricionais dimensão fractal extração de características feature extraction fractal dimension nutritional deficiencies reconhecimento de textura texture pattern recognition visão computacional

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