Identificação de doenças em folhas vegetais da cultura de algodão

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Bernardes, Alexandre Aparecido [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Processamento de imagens; Algodão - Doenças e pragas; Wavelets; Cotton - Diseases; Phytopathology; Plant diseases - Identification
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/98670

A manifestação de patógenos nas plantações é a maior causadora de prejuízos nos mais diversos cultivares, podendo ocasionar o aumento dos preços e a perda da qualidade dos produtos cultivados. O quanto antes for identificada a doença, mais cedo é realizado o seu controle através de agrotóxicos, tendendo, dessa forma, a diminuir a sua proliferação e, consequentemente, evitando maiores danos. No entanto, muitas vezes, a inspeção visual dos sintomas apresentados pela ocorrência de patógenos em uma folha de planta, não é considerada o suficiente para avaliar e identificar o tipo de doença que está causando a lesão, sendo necessário, para o diagnóstico da doença, uma análise mais detalhada por um agrônomo ou por meio de um exame laboratorial a partir da amostra da doença. Neste contexto, este trabalho realizou a classificação automática de doenças do algodoeiro, a partir da extração de características dos sintomas foliares apresentados em imagens digitais. Utilizou-se para este processo, a energia da transformada wavelet para extração de características das imagens e para realizar a classificação foi utilizado a Máquina de Vetor de Suporte (MVS). Ao percorrer o sistema final de classificação, uma imagem pode ser classificada entre cinco tipos de diagnósticos diferentes, como sendo “Sadia” (SA), lesionada com as doenças Ramulária (RA), Mancha Angular (MA) e Mancha de Ascochyta (AS), ou identificada pertencente a nenhuma das classes