Técnicas estatísticas e de análise de imagens radiográficas na avaliação da qualidade de sementes de mamona

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rocha, Rejane Corrêa da
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1589
Resumo: Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para obtenção do título de Doutor.
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spelling Técnicas estatísticas e de análise de imagens radiográficas na avaliação da qualidade de sementes de mamonaRicinus communisMamonaEstatística matemáticaAnálise discriminatóriaDiscriminant analysisDiscriminant analysisCastor beansCNPQ_NÃO_INFORMADOTese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para obtenção do título de Doutor.Foram implementados métodos para serem utilizados na avaliação da qualidade das sementes de mamona, utilizando-se técnicas de análise bayesiana e de análise discriminante associadas às técnicas de análise de imagens radiográficas das mesmas. Foram utilizadas 800 sementes de mamona, da cultivar IAC-226, safra 2009, identificadas individualmente. Essas sementes foram dividas em duas amostras de 400 sementes cada, sendo a primeira submetida ao teste de raios-X sem nenhum tipo de preparo e a segunda pré tratadas com a substância contraste gasosa. A amostra sem preparo, também foi submetida aos testes de germinação e vigor. Foi proposto um método para estimar parâmetros bayesianos utilizados no estudo potencial de viabilidade de sementes de mamona para as amostras sem preparo e com contraste. Três avaliadores independentes fizeram a análise visual das radiografias das sementes. Para encontrar os estimadores bayesianos foi utilizado o amostrador de Gibbs, sendo as amostras da distribuição conjunta geradas por meio de métodos computacionais de simulação. A convergência das cadeias foi verificada por meio dos testes de Geweke, Raftery e Lewis e Heidelberg e Welch. Foram simuladas amostras de tamanhos diferentes para comparar amostras de valores observados. O método bayesiano mostrou-se eficiente na estimação dos parâmetros e das médias condicionais a posteriori e na comparação entre as amostras de diferentes tamanhos não houve diferenças entre os resultados. Os resultados da amostra pré tratada com contraste foram mais precisos do que nas sem preparo, mas com a desvantagem desse ser destrutivo, uma vez que a submissão das sementes à exposição com gases tóxicos afeta o processo de germinação. Também foram propostos métodos de classificação do potencial de viabilidade e do potencial de germinação de lotes de sementes de mamona, utilizando-se as medidas de área (em pixels) das sementes da amostra sem preparo, calculadas por meio do processamento automático de imagens, utilizando técnicas de análise discriminante. Para os dois métodos propostos foi ajustado o modelo linear de Fisher e calculados a função e o escore discriminante. O método proposto para a classificação do potencial de viabilidade dos lotes de semente de mamona mostrou-se eficiente, com uma proporção de acertos de 88%. A proporção de classificações corretas para o método de classificação do potencial de germinação foi de 62% , sendo esse resultado relevante para a área de tecnologia de sementes, uma vez que associou características físicas e filológicas das sementes em um único método.Aiming to evaluate the quality of castor seeds, we implemented methods based in Bayesian analysis and discriminant analysis techniques associated with analysis of radiographic images of those seeds. We used 800 seeds of castor bean from cultivar IAC-226, harvested in 2009, identified individually, and divided into two samples of 400 seeds each. The first one was subjected to X-ray test without any preparation and the second one pre-treated with the gaseous substance contrast. The sample without preparation was also subjected to tests of germination and vigor. We proposed a Bayesian method to estimate the parameters usually applied in analysis to measure the potential feasibility of castor seeds for the samples with and without contrast. Three independent experts proceeded to the visual analysis of seeds radiographs. To find the Bayes estimators we used the Gibbs sampler, where the samples of the conjoint distribution were generated using methods of computational simulation. The convergence of the ranges was verified by tests of Geweke, Raftery and Lewis and Heidelberg andWelch. We simulated different sizes of samples to compare samples of observed values. The Bayesian method was efficient in the estimation of the parameters and the conditional means a posteriori, and we did not find different results when comparing samples of a variety of sizes. The results of the sample pretreated with contrast were more accurate than in the unprepared one, but with the disadvantage of being destructive, since the exposition of the seeds to toxic gases affects the germination process. We also proposed methods for classification of potential viability and germination potential of seed lots of castor oil, using measures of area (in pixels) of the seed without preparing the sample. Those measures were calculated by means of automatic processing of images using discriminant analysis techniques. For the two methods proposed we adjusted and calculated the Fisher linear function and the discriminant score. The proposed method to classify the potential viability of the seed lots of castor beans was efficient, with a hit ratio of 88%. Concerning to the method to classify the germination potential of the seeds we found 62% of correct classifications. This is a relevant result to the science field of seed technology, since it allowed us to associate physical and philological characteristics of the seeds in a single method.UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDEX - Programa de Pós-graduaçãoUFLABRASILCarvalho, Maria Laene Moreira deSáfadi, ThelmaGuimarães, Renato MendesSaúde, André VitalLima, Renato Ribeiro deRocha, Rejane Corrêa da2014-01-27T13:31:47Z2014-01-27T13:31:47Z201420142010-01-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfROCHA, R. C. da. Técnicas Estatísticas e de análise de imagens radiográficas na avaliação da qualidade de sementes de mamona. 2010. 104 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1589info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2014-01-27T13:32:42Zoai:localhost:1/1589Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2014-01-27T13:32:42Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false
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