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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2012.tde-20062012-101012
Documento
Autor
Nome completo
Alvaro Manuel Gómez Zúñiga
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2012
Orientador
Banca examinadora
Bruno, Odemir Martinez (Presidente)
Luz, Pedro Henrique de Cerqueira
Traina, Agma Juci Machado
Título em português
Sistema de visão artificial para identificação do estado nutricional de plantas
Palavras-chave em português
Deficiências nutricionais
Dimensão fractal
Extração de características
Reconhecimento de textura
Visão computacional
Resumo em português
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
Título em inglês
Artificial vision system for plant nutricional state identification
Palavras-chave em inglês
Computer vision
Feature extraction
Fractal dimension
Nutritional deficiencies
Texture pattern recognition
Resumo em inglês
The evaluation of the nutritional status of corn plants is usually done through chemical analysis or by visual diagnosis of the plant leaves. Visual diagnosis is subject to misinterpretation as the lack of some nutrient in the plant generates a specific pattern of change in the leaf surface that depends on the degree on which the nutrient is absent on the plant. The difficulties present in this process and its importance in agriculture creates the necessity to search automated systems for the assessment of nutritional status of plants. Thus, this dissertation had as main objective the development of an artificial vision system to verify the possibility of identifying levels of macronutrients calcium, sulfur, magnesium, potassium and nitrogen in corn plants by analyzing the surface of the leaves using computer vision methods. This project performs a review of the literature of the state of the art methods for feature extraction of color, grayscale and colored texture used in image processing. The high similarity between the symptoms caused by deficiencies and low similarity between samples of the same deficiency motivated the development of new methods for extracting features that could provide the data needed for a correct separation between classes. The results showed that the system enables the prediction of nutritional deficiencies in an initial stage of plant growth using only texture of the leaf surface as a source of information
 
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AlvaroGomezZuniga.pdf (23.24 Mbytes)
Data de Publicação
2012-06-20
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • Zuniga, A. G., and BRUNO, O. M. Enhancing Gabor Wavelets Using Volumetric Fractal Dimension [doi:10.1007/978-3-642-16687-7_49]. In 15th Iberoamerican Congress on Pattern Recognition - CIARP 2010, São Paulo, 2010. Lecture Notes in Computer Science.Berlim : Springer, 2010. Available from: http://doi.org/10.1007/978-3-642-16687-7_49.
  • Zuniga, A. G., e BRUNO, O. M. Método de rótulo rápido 3D na transformada de distância euclidiana. In VI Workshop de visão computacional, Presidente Prudente, 2010. Anais WVC'2010 - VI Workshop de visão computacional.Presidente Prudente : FCT/UNESP, 2010.
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