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Identificação dos sintomas de ferrugem em áreas cultivadas com cana-de-açúcar

Dias, Desirée Nagliati

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2004-02-16

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Identificação dos sintomas de ferrugem em áreas cultivadas com cana-de-açúcar
  • Autor: Dias, Desirée Nagliati
  • Orientador: Batista Neto, Joao do Espirito Santo
  • Assuntos: Classificação Por Redes Neurais; Cores; Extração De Característica; Segmentação; Colours; Feature Extraction; Neural Network Classification; Segmentation
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Notas Locais: Relatórios Técnicos do ICMC-USP, n.232
  • Descrição: Áreas cultivadas com cana-de-açúcar podem sofrer o ataque do fungo Puccinia melanocephala e variedades suscetíveis desenvolvem uma doença conhecida por ferrugem da cana-de-açúcar. Por afetar, geralmente, áreas imensas, os prejuízos são grandes. Atualmente, a avaliação da doença é feita por especialistas que percorrem as áreas plantadas analisando visualmente as folhas e atribuindo à região um determinado grau de infecção. Esse modelo pode ser considerado subjetivo pois, dependendo da experiência e acuidade visual do especialista, a avaliação de uma mesma área pode apresentar resultados divergentes. Diante desta situação, este trabalho apresenta uma abordagem para automatizar o processo de identificação e avaliação, criando alternativas para minimizar os prejuízos. Este trabalho apresenta um método para classificação dos níveis de infecção da ferrugem por meio da análise de imagens aéreas de canaviais, adquiridas por um aeromodelo. Dessas fotos são extraídas características baseadas nas cores, as quais são classificadas por meio de uma rede neural backpropagation. Além disso, foi implementado um método para segmentação de imagens digitais de folhas de cana-de-açúcar infectadas com o intuito de corroborar a avaliação manual feita por especialistas. Os resultados mostram que o método é eficaz na discriminação dos três níveis de infecção disponíveis, além disso, indicam que este pode ser igualmente eficiente na discriminação dos nove níveis de infecção da escala adotada.
  • DOI: 10.11606/D.55.2004.tde-19052004-134621
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2004-02-16
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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