Sistema de visão artificial para a diagnose nutricional de ferro, boro, zinco e cobre em plantas de milho

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Marin, Mário Antonio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Zea mays; Artificial vision system; Diagnose foliar; Leaf diagnosis; Mineral nutrition; Nutrição mineral; Sistema de visão artificial
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74131/tde-19032013-103532/

A pesquisa visou avaliar a metodologia do projeto Tree Vis para determinar a nutrição de ferro, boro, zinco e cobre em plantas de milho submetidas a doses desses nutrientes. Foram utilizados tratamentos constituídos pela omissão, 1/5, 2/5 e a dose completa dos elementos com quatro repetições em cada fase de coleta, sendo essas V4, V7 e R1. Os experimentos foram realizados em casa de vegetação, em cultivo hidropônico, conduzidos em vasos com solução nutritiva. Foi determinada a produção de massa seca da parte aérea e do sistema radicular, além da determinação dos teores dos nutrientes nas folhas indicativas dos estádios fenológicos de cada época de coleta. Em cada estádio foram coletadas imagens das folhas indicativas e novas através de um scanner para as análises de visão artificial. As doses crescentes dos nutrientes promoveram maior produção de massa seca na parte aérea e nas raízes e reduziram a produção quando utilizada a dose máxima do nutriente. O sistema de visão artificial mostrou-se promissor na identificação de deficiência de ferro com 77,5% de acerto, boro com 81,7% de acerto, zinco com 81,0% e cobre com 57,2 % de acerto, tendo identificado as com boa confiabilidade.