Desenvolvimento e avaliação do software QUANT para quantificação de doenças de plantas por análise de imagens

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Liberato, José Ricardo
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Viçosa
• Palavras-chave em Português: Fitopatometria; Análise de imagens; Software; Epidemiologia; Ciências Agrárias
• Link de acesso: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/10126

Foi desenvolvido o software QUANT para processamento, segmentação e mensuração em imagens digitais. Realizaram-se três estudos para avaliar a acurácia e precisão do QUANT. No primeiro estudo, três experimentos foram conduzidos com imagens obtidas por meio de um digitalizador de imagens tipo mesa (scanner). No primeiro, imagens de um disco de metal de 50 cm 2 foram obtidas em diferentes posições no scanner e em seis resoluções (75 a 300 dpi). No segundo experimento foram utilizadas imagens com resolução de 75 a 300 dpi, de oito botões redondos com área conhecida (0,5 a 5,1 cm 2 ), e no terceiro, imagens digitalizadas a 100 e 300 dpi, de 40 diagramas de papel com tamanho aproximado de 50 cm 2 . Cada diagrama apresentava de um a 40 orifícios circulares e de mesmo tamanho. Em todos os três experimentos, as imagens foram processadas pelo software QUANT e as áreas do disco de metal, dos botões, dos diagramas de papel e de seus orifícios foram segmentadas e mensuradas. No primeiro experimento, as áreas foram segmentadas pelo procedimento de intervalo de coordenadas de cores. No segundo e terceiro experimentos, utilizou-se o procedimento de seleção de áreas do QUANT. As áreas também foram mensuradas com o uso do medidor de área da Li-cor® , modelo LI – 3100. No primeiro experimento, o QUANT apresentou acurácia de 98,7% para imagens com 200 dpi e acurácia superior a 99,7% para as imagens nas demais resoluções. No segundo experimento, O QUANT apresentou acurácia superior a 98% e precisão de 99,99%. No terceiro experimento, na estimativa das áreas dos orifícios, o QUANT apresentou acurácia de 98,4% e o medidor de área, 87%. Esses resultados evidenciam que o QUANT possui alto potencial de uso na segmentação e mensuração de áreas em imagens digitais. No segundo estudo, foram avaliadas a acurácia e a precisão do software QUANT na mensuração da área foliar total, da área desfolhada (consumida) e da severidade da desfolha (percentagem da área foliar desfolhada) por besouros crisomelídeos, em 99 folhas de pimentão (Capsicum annuum), usando imagens digitais, com resolução de 100 e 300 dpi. Também foram feitas mensurações com o medidor de área Li-cor® modelo LI-3100, por meio de estimativa visual por seis avaliadores. A área desfolhada também foi estimada por dois avaliadores observando- se as imagens digitais obtidas com papel milimetrado como fundo, por meio de contagem direta de cada quadrado de 1mm 2 de área. A resolução da imagem não afetou as estimativas de área pelo QUANT. As estimativas de área com o uso do QUANT e com o LI-3100 apresentaram concordância de 97,8%, 77,0% e 80,8%, para área foliar, área desfolhada e severidade, respectivamente. Compararam-se as mensurações de área desfolhada do QUANT e do LI-3100 com mensurações realizadas por dois avaliadores, por meio de contagem de quadrículas em papel milimetrado. O QUANT apresentou maior acurácia (89,0 a 93,1%) e precisão (97,0%) que o medidor de área foliar, o qual apresentou acurácia de 86 a 88% e precisão de 77%. Todos os seis avaliadores visuais superestimaram a severidade. Apenas um avaliador apresentou alta acurácia (92%). A precisão dos avaliadores variou de 22,3 a 92,1%. No terceiro estudo, utilizaram-se diferentes procedimentos do software QUANT na mensuração da área foliar total, da área lesionada e da severidade da mancha parda (Cercospora coffeicola) em 58 folhas de cafeeiro (Coffea arabica), usando imagens digitais, com resolução de 150 dpi. A severidade foi estimada visualmente por cinco avaliadores. A área lesionada foi mensurada com o medidor de área Li-cor® modelo LI-3100 e por meio de contagem direta observando-se as imagens digitais obtidas com papel milimetrado como fundo. Para tanto, as lesões foram previamente retiradas da folha com o auxilio de um bisturi. As estimativas de áreas com o procedimento de seleção de áreas com a varinha mágica foi arbitrariamente considerado o padrão do QUANT. Essas estimativas de área foliar apresentaram 99,3% de concordância com as do LI-3100. Nas estimativas das áreas lesionadas, quando comparados com o método do papel milimetrado, o QUANT apresentou acurácia de 97,9% e o LI 3100, de 83,7%. Imagens com contraste previamente alterado, segundo três protocolos, tiveram as áreas foliares estimadas por meio de três procedimentos do QUANT, que quando comparados com o procedimento padrão, apresentaram acurácia de 98,6 a 100% e precisão de 99,99%. Com relação à área lesionada, os procedimentos de limiar preto e branco, função discriminante e redução para 32 cores, apresentaram alta acurácia (96,6 a 99,6%) e precisão (≥ 99,3%). Nas estimativas de severidade o procedimento de redução para 32 cores apresentou acurácia superior a 99%, enquanto as função discriminantes e o intervalo de coordenadas de cores apresentaram acurácia inferior. As estimativas de severidade do QUANT (padrão) não apresentaram boa concordância com as do medidor de área foliar LI-3100. Dos cinco avaliadores que estimaram visualmente a severidade de doença, somente um apresentou acurácia (97%) e precisão (94%) elevadas. Quatro usuários do QUANT estimaram área foliar em 16 folhas, usando o procedimento de seleção de área com a varinha mágica, obtendo acurácia superior a 99%. Três usuários estimaram área lesionada usando este procedimento, e também o procedimento de limiarização, obtendo acurácia entre 96 e 98%. O QUANT disponibiliza vários algoritmos para melhorar o contraste da imagem, Com isso, mesmo os sintomas de doenças onde o sistema visual humano tem dificuldade de distinguir entre área foliar sadia e doente, podem ser quantificados com o uso do QUANT. Propõe-se que o QUANT seja adotado como padrão na mensuração de severidade de doenças de plantas e área foliar injuriada (consumida) por insetos. Palavras-chaves: imagens digitais, fitopatometria, herbivoria.