Classificação individual de sementes de mamona usando espectroscopia de reflectância no visível, imagens digitais e análises multivariadas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/8186 |
Resumo: | This work presents two methods based on digital image analysis, diffuse reflectance spectroscopy in the visible espectral range and multivariate analysis to classify seeds castor with respect to the type of cultivar and genotype. For this purpose, two groups of seeds commonly used in Brazilian plantations were evaluated: BRS Nordestina e BRS Paraguaçu (group I), BRS Energia cultivar and CNPA 2009-7 (group II) The diffuse reflectance spectra were recorded in the region 400-800 nm obtained by a spectrophotometer VIS-NIR. The Images of these two groups were registered from a webcam and frequency distribution of color indixes in the red-green-blue channels, hue, saturation, intensity and grayscale was obtained. The discriminant analysis by partial least squares (PLS-DA) and linear discriminant analysis were applied separately for each group of seed. The best results were obtained using the PLS-DA model correctly classified samples to visible 96.2% and 92.5% of test samples for the group I and II, respectively. For digital images PLS-DA also achieved the best result hitting 98.7% and 100% for group I and II, respectively. The methods here proposed based on digital image analysis and diffuse reflectance spectroscopy in the visible range has advantages for not using reagents, are fast, inexpensive and are promising in the classification of castor alternatives, according to the type of cultivar and genotypes |
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Classificação individual de sementes de mamona usando espectroscopia de reflectância no visível, imagens digitais e análises multivariadasSementes de mamonaSeeds CastorImagens digitaisEspectroscopia no visívelAnálise multivariadaDigital imagingSpectroscopy visibleMultivariate analysisCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICAThis work presents two methods based on digital image analysis, diffuse reflectance spectroscopy in the visible espectral range and multivariate analysis to classify seeds castor with respect to the type of cultivar and genotype. For this purpose, two groups of seeds commonly used in Brazilian plantations were evaluated: BRS Nordestina e BRS Paraguaçu (group I), BRS Energia cultivar and CNPA 2009-7 (group II) The diffuse reflectance spectra were recorded in the region 400-800 nm obtained by a spectrophotometer VIS-NIR. The Images of these two groups were registered from a webcam and frequency distribution of color indixes in the red-green-blue channels, hue, saturation, intensity and grayscale was obtained. The discriminant analysis by partial least squares (PLS-DA) and linear discriminant analysis were applied separately for each group of seed. The best results were obtained using the PLS-DA model correctly classified samples to visible 96.2% and 92.5% of test samples for the group I and II, respectively. For digital images PLS-DA also achieved the best result hitting 98.7% and 100% for group I and II, respectively. The methods here proposed based on digital image analysis and diffuse reflectance spectroscopy in the visible range has advantages for not using reagents, are fast, inexpensive and are promising in the classification of castor alternatives, according to the type of cultivar and genotypesConselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqEste trabalho apresenta dois métodos baseados em análise de imagens digitais, espectroscopia de reflectância difusa no vísivel e análise multivariada para classificação de sementes de mamona com respeito ao tipo de cultivar e genótipo. Para este propósito, dois grupos de sementes comumente empregadas nas plantações brasileiras foram avaliados: cultivares BRS Nordestina e BRS Paraguaçu (grupo I), cultivar BRS Energia e o genótipo CNPA 2009-7 (grupo II). Os espectros de reflectância difusa foram registrados na região de 400 a 800 nm obtidos através de um espectrofotômetro VIS-NIR. Imagens destes dois grupos foram registradas a partir de uma webcam e a distribuição de frequência em níveis de cores nos canais vermelhoverde- azul, matiz, saturação, intensidade e tons de cinza foi obtida. A Análise Discriminante pelos mínimos quadrados parciais (PLS-DA) e Análise discriminante linear (LDA) foram aplicadas separadamente para cada grupo de semente. Para os espectros do visível os melhores resultados foram obtidos usando o modelo PLS-DA, classificando corretamente 96,2% e 92,5% das amostras de teste para o grupo I e II, respectivamente. Para as imagens digitais o PLS-DA também alcançou o melhor resultado acertando 98,7% e 100% para o grupo I e II, respectivamente. Os métodos baseados em imagens digitais e espectroscopia de reflectância difusa no visível propostos tem vantagens por não utilizar reagentes, são rápidos, não-destrutivos, baixo custo e são alternativas promissoras na classificação de sementes de mamona, de acordo com o tipo de cultivar e genótipos.Universidade Federal da ParaíbaBrasilQuímicaPrograma de Pós-Graduação em QuímicaUFPBPontes, Márcio Joséhttp://lattes.cnpq.br/1685611433864910Medeiros , Everaldo Paulo dehttp://lattes.cnpq.br/0883967020061181Vilar, Welma Thaíse Silva2016-05-10T12:46:44Z2018-07-21T00:29:42Z2018-07-21T00:29:42Z2014-08-01info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfVILAR, Weima Thaíse Silva. Classificação individual de sementes de mamona usando espectroscopia de reflectância no visível, imagens digitais e análises multivariadas, 2014. 113 f. Dissertação (Mestrado em Química) - Universidade Federal da Paraíba, João Pessoa, 2014.https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/tede/8186porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2018-09-06T01:51:31Zoai:repositorio.ufpb.br:tede/8186Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2018-09-06T01:51:31Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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