Sistema de visão artificial para a identificação da nutrição de milho submetido a níveis de cálcio, magnésio e enxofre

Silva, Fernanda de Fátima da

doi:10.11606/d.74.2011.tde-11082011-095426

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“…Observou-se no estádio V7 o acumulado máximo de P na parte aérea de 96 mg planta -1 . Os resultados encontrados estão muito próximos dos obtidos por Silva (2011) no estádio V8 do milho cultivado em hidroponia, que observou o acumulado de P na parte aérea de 109 mg planta -1 .…”

Section: Fósforo Na Plantaunclassified

“…Um sistema de visão artificial é um sistema computacional, no qual métodos tentam interpretar e ou aferir uma imagem automaticamente ou semi-automaticamente. Nesse sentindo, o desenvolvimento do SVA para diagnóstico do estado nutricional das culturas pode ser uma ferramenta promissora para a diagnose do milho, detectando níveis de estresse nutricionais, que poderá permitir a melhoria no manejo da nutrição no próprio ciclo do cultivo, uma vez que essa tecnologia já apresentou resultados satisfatórios em casa de vegetação com os nutrientes: cálcio, magnésio, enxofre, boro, cobre, ferro e zinco (SILVA, 2011;MÁRIN, 2012;ZÚÑIGA, 2012).…”

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“…Dessa forma, íons monovalentes como K + , são preferencialmente absorvidos em relação aos divalentes, como Ca 2+ e Mg 2+(MARSCHNER, 1986). Resultados semelhantes foram observados porOliveira et al (2001) com a soja, sendo que as plantas cultivadas com a omissão de K apresentaram a relação Ca+Mg/K quase duas vezes maior comparado com as doses adequadas do nutriente Silva (2011). também observou aumento nas relações Ca+Mg/K em plantas de milho, Resultados médios da classificação usando o método GWF em imagens de folhas de plantas milho, submetidas às doses de potássio, no estádio V4, usando SVM para classificar os dados Visto que aos 24 dias (V4) as plantas ainda não tinham manifestado sintomas visíveis de deficiência de K, bem como diferenças significativas nas avaliações biométricas e produção de massa seca (Figura 27 a e 28), e os teores de potássio nas folhas muito próximos entre os tratamentos (Quadro 10).…”

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Utilização da visão artificial para diagnóstico nutricional de nitrogênio, fósforo, potássio e manganês em milho

Romualdo¹

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A DEUS Agradeço por mais uma etapa conquistada, e por não permitir que eu perdesse o equilíbrio frente às dificuldades. Dedicatória Aos meus pais, Rubens e Maria, que sempre incentivaram e apoiaram os meus estudos. O carinho, o amor, a dedicação e a educação que vocês me proporcionaram foram fundamentais para essa conquista. Aos meus irmãos Rossana, Luciano e Alisson À minha querida sobrinha e afilhada Iris À minha querida amiga Fernanda, que compartilhou comigo todas as fases desta pesquisa, que me ajudou não somente na execução do trabalho, mas também na superação de todas as dificuldades encontradas. Agradecimentos Ao meu orientador Prof. Dr. Pedro Henrique de Cerqueira Luz, pela orientação, oportunidade, confiança depositada, ensinamentos, auxílio e por proporcionar todas as condições para que esse trabalho pudesse ser desenvolvido. À FZEA/USP pela oportunidade. À FAPESP pela bolsa de Doutorado e Auxílio à Pesquisa. Ao Prof. Valdo Rodrigues Herling pelas palavras de incentivo e colaboração nas dificuldades encontradas Ao meu amigo Mário pela ajuda durante todas as fases deste trabalho Aos funcionários e estagiários do laboratório das Agrárias, especialmente ao Marquinho, Lorena, Uanderson, Leonardo e Paulo, que nos ajudaram muito na execução desta pesquisa. Aos estagiários que nos ajudaram na condução dos experimentos À equipe do IFSC/USP, Prof. Odemir e Álvaro, pela oportunidade de desenvolver um trabalho multidisciplinar, e também pela ajuda durante a execução desta pesquisa. Ao Prof. Dr. William Natale e Marisa que me apoiaram e incentivaram muito para que eu viesse desenvolver o Doutorado aqui na FZEA/USP Aos meus familiares que sempre torceram muito por mim Cada lugar que passamos durante a nossa vida, deixamos um pouco de nós e levamos um pouco de cada um. Quero agradecer a cada um de vocês, por compartilharem comigo muitos momentos ao longo desses 4 anos, pela amizade, pelas palavras certas nos momentos certos, pela convivência, auxílio nas horas de dificuldade. A trajetória da vida nos direciona para outros caminhos, mas tenham a certeza de que foi ótimo conhecê-los, aprendi muito com vocês: e Reinaldo que mesmo distantes sempre estiveram presentes. "Por vezes sentimos que aquilo que fazemos não é senão uma gota de água no mar. Mas o mar seria menor se lhe faltasse uma gota". Madre Teresa de Calcutá RESUMO Romualdo, L. M. Utilização da visão artificial para diagnóstico nutricional de nitrogênio, fósforo, potássio e manganês em milho. 2013. 150f. Tese (Doutorado) -Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos, Universidade de São Paulo, Pirassununga, 2013. Um sistema de visão artificial (SVA) para diagnose nutricional de milho, baseado em análise de imagens de folhas foi recentemente proposto pelo GCC-IFSC e Agrárias-FZEA/USP. O objetivo do estudo foi avaliar o estado nutricional do milho cultivado em casa de vegetação em solução nutritiva, com deficiência e suficiência nutricionais induzidas de nitrogênio (N), fósforo (P), potássio (K) e manganês (Mn) utilizando visão artificial, e posteriormente e...

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Section: Fósforo Na Plantaunclassified

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Utilização da visão artificial para diagnóstico nutricional de nitrogênio, fósforo, potássio e manganês em milho

Romualdo¹

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“…Essa contextualização é baseada principalmente nos trabalhos Silva (2011), Marin (2012, Romualdo (2013) e Silva (2015, parceiros da FZEA-USP. No capítulo seguinte (Capítulo 3) observa-se uma revisão dos conceitos de classificação de padrões e métodos de análise de textura necessários para compreensão e replicação dos testes aqui realizados.…”

Section: Introductionunclassified

“…Atualmente, o cultivo de milho em áreas comerciais é bastante tecnificado, com a utilização de milho hibrido, o que acarreta grande impacto no aumento de sua produtividade (SILVA, 2011;PATERNIANI, 1993). Além disso, o aprimoramento de métodos de identificação do estado nutricional aumenta a eficiência da atividade agrícola e é importante do ponto de vista agronômico, econômico e ambiental .…”

Section: Introductionunclassified

Análise de textura em imagens de folha para diagnose nutricional precoce em culturas de milho

Oliveira¹

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Sistema de visão artificial para identificação do estado nutricional de plantas

Zúñiga¹

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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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Sistema de visão artificial para a identificação da nutrição de milho submetido a níveis de cálcio, magnésio e enxofre

Abstract: A Deus, que esteve ao meu lado em todo momento, me fortalecendo e animando diante da situações difíceis que passei durante esta etapa.

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Utilização da visão artificial para diagnóstico nutricional de nitrogênio, fósforo, potássio e manganês em milho

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Análise de textura em imagens de folha para diagnose nutricional precoce em culturas de milho

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