Uso de características espectrais para detecção precoce da antracnose e murcha-de-fusário em feijoeiro-comum

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Prado, Eduardo Vicente do
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Antracnose; Murcha-de- fusário do feijoeiro; Feijão - Doenças e pragas; Análise foliar; Sensoriamento remoto; Redes neurais; Engenharia Agrícola
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/8195

O presente trabalho pretende testar a hipótese de que é possível detectar precocemente doenças fúngicas em feijoeiro, utilizando reflectâncias foliares. Para isso, foram feitas análises diárias do comportamento espectral de folhas infectadas com os fungos Colletotrichum lindemuthianum ou Fusarium oxysporum f. sp. phaseoli, causadores da antracnose e murcha-de-fusário, respectivamente, construção de classificadores baseados em redes neurais artificiais para detecção de folhas infectadas, teste de modelos existentes (índices de vegetação) e seleção de comprimentos de onda mais representativos para a detecção das folhas infectadas e nível de conídios por mililitros, utilizando análise por componentes principais. Foram implantados dois experimentos em casa de vegetação. Os dois experimentos (um de antracnose e um de murcha-de-fusário) foram instalados em casa de vegetação, em Viçosa, Minas Gerais. As cultivares de feijão foram Rudá (carioca), RBS Supremo (preto) e Vermelhinho (vermelho). Nestes experimentos, as concentrações de conídios/mL foram: para a antracnose [zero (controle), 1,2 x 10 4 (baixa), 1,2 x 10 5 (média) e 1,2 x 10 6 (alta) conídios/mL]; e para a murcha-de-fusário [zero (controle), 1,0 x 10 4 (baixa), 1,0 x 10 5 (média) e 1,0 x 10 6 (alta) conídios/mL]. O delineamento experimental foi o inteiramente casualizado (DIC), com seis repetições para cada doença. Cada experimento foi repetido duas vezes. Medidas de reflectância hiperespectral foram obtidas por espectrorradiômetro com resolução de 1nm. A faixa útil de leitura utilizada foi entre 400 e 900 nm. Para as medidas das reflectâncias foliares utilizou-se uma sonda de contato, que possui uma lâmpada de halogênio integrada de 100 W, que foi ligada 90 minutos antes de cada coleta de dados para sua estabilização. A calibração do espectrorradiômetro utilizando a referência do branco, com placa de Spectralon, foi feita no início de cada coleta de dados e depois a intervalos regulares de 15 minutos. O tempo de medida de cada leitura foi ajustado para 544 ms, sendo que cada coleta de reflectância, em cada folha, foi a média de 10 leituras efetuadas pelo espectrorradiômetro. As severidades da antracnose e da murcha-de-fusário foram avaliadas, diariamente, por interpretação visual por pesquisador experimentado nesta atividade. Dos dados de reflectância foram retiradas cinco bandas espectrais: azul (440 – 510 nm), verde (520 – 590 nm), vermelho (630 – 685 nm), red edge (690 – 730 nm) e infravermelho próximo (760 – 850 nm). Análise por componentes principais foi aplicada aos dados dessas cinco bandas para uma redução da dimensão dos dados originais, com o primeiro componente principal de cada banda espectral foram gerados os valores dos escores, que serviram como vetores de entrada da rede neural artificial. A acurácia da classificação foi feita pelo índice Kappa. A discriminação das folhas infectadas e sadias obteve índice Kappa de 0,36 a 0,53 e exatidão global de 81,3% a 85,4%, um dia após a inoculação do fungo C. lindemuthianum e três dias antes dos primeiros sintomas da doença tornarem-se visíveis. Medidas de reflectâncias e índices de vegetação provenientes de reflectâncias hiper e multiespectrais foliares foram utilizados nos dois experimentos. Os índices de vegetação utilizados foram NDVI, DVI, GNDVI, MCARI, RDVI e TCARI. O classificador mais eficiente utilizou o índice DVI multiespectral como variável de entrada e dois neurônios na camada escondida. Esse classificador obteve coeficiente Kappa de 0,32 e exatidão global de 79,3%. O classificador detectou a antracnose três dias antes que os primeiros sintomas característicos se tornassem visíveis. Os resultados indicaram que o uso de dados hiperespectrais não apresentou melhora significativa na classificação, quando comparado com dados multiespectrais. O classificador não detectou folhas infectadas com o fungo F. oxysporum f. sp. phaseoli precocemente. O classificador se mostrou eficiente na discriminação, depois que os primeiros sintomas se tornaram visíveis. O classificador obteve coeficiente Kappa de 0,21 na classificação um dia após o surgimento dos primeiros sintomas característicos da doença. Os resultados nos dois experimentos indicaram que as mudanças nas respostas espectrais, relacionados com cada doença, são dependentes do comprimento de onda. O método de seleção de variáveis baseado em análise por componentes principais e os índices de vegetação com base em medidas hiperespectrais apresentaram melhor desempenho. A região espectral do red edge apresentou os comprimentos de onda que melhor discriminaram folhas infectadas para ambas as doenças. Os resultados das combinações dos índices DVI com GNDVI, MCARI ou TCARI mostraram maior sensibilidade na detecção de folhas infectadas e níveis de severidade para as duas doenças.