Análise de folhas de tabaco afetadas por CVC via técnicas de ranqueamento e re-ranqueamento : Analysis of tobacco leaves affected by CVC via ranking and re-ranking techniques

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Teixeira, Queila Valentim Martins de Souza, 1981-
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1633518
Resumo: Orientador: Marco Antonio Garcia de Carvalho
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A análise de textura das folhas das plantas infectadas por meio de técnicas de processamento digital de imagens consiste em uma importante abordagem para análise do grau de comprometimento da cultura afetada pela CVC. Este trabalho propõe uma abordagem de análise de folhas de tabaco através do ranqueamento de imagens, uma técnica importante da área de Content-Based Image Retrieval (CBIR). Os ranqueamentos são calculados a partir de duas funções de distância, a Euclidiana e a de Canberra. As imagens são analisadas através de três descritores de textura: GLCM, LBP e Haralick. Com o intuito de melhorar os resultados obtidos foi aplicado um algoritmo de aprendizado não-supervisionado, o RL-Sim (RankedLists-Similarities), que consiste na obtenção de um novo ranqueamento a partir daquele inicialmente calculado. Experimentos foram realizados utilizando um conjunto de imagens cedido pelo Instituto Agronômico de Campinas (IAC). A performance dos métodos propostos é comparada à classificação manual realizada, de acordo com o grau de infecção da planta. Os resultados experimentais demonstram que a abordagem proposta atingiu níveis de eficiência da ordem de 37,33% a48,37% de acordo com a métrica Precision, indicando a necessidade de novos estudos afim de tornar esta abordagem totalmente adequada ao auxílio da análise de folhas de plantas infectadasAbstract: The Citrus Variegated Chlorosis (CVC) affects a significant part of citrus production in Brazil and causes expressive economic loss to agriculture. Usually, it is necessary to know the degree of this disease in the citrus to identify the best and correct treatment. The texture analysis of the leaves of infected plants by means of digital image processing techniques is an important method to analyze the degree of impairment affected by CVC. This paper proposes an approach to analyze tobacco leaves using image ranking, an important technique from the Content-Based Image Retrieval (CBIR) domain. Rankings are computed through two distance functions: Euclidean and Canberra. The images are analyzed by using three texture descriptors: GLCM, LBP and Haralick. With the intention of improving the retrieved results, an unsupervised distance learning algorithm was applied, the RL-Sim (RankedLists-Similarities), which consists in obtaining a new ranking from the one that was initially computed. Experiments were performed using a set of images provided by the Instituto Agronômico de Campinas (IAC). The performance of the methods is compared to the manual image classification, according to the degree of CVC infection. Experiment results demonstrate that the proposed approach achieved eficiency levels from 37,33% to 48,37% according to the Precision metric, which indicates the need of new studies to make sure this approach is totally proper to be used as an assistance to the analysis of infected plant leavesMestradoTecnologia e InovaçãoMestra em Tecnologia[s.n.]Carvalho, Marco Antonio Garcia de, 1970-Silva, Leandro Nunes de CastroCoelho, Guilherme PalermoUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de TecnologiaPrograma de Pós-Graduação em TecnologiaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASTeixeira, Queila Valentim Martins de Souza, 1981-20182018-02-23T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (109 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1633518TEIXEIRA, Queila Valentim Martins de Souza. Análise de folhas de tabaco afetadas por CVC via técnicas de ranqueamento e re-ranqueamento: Analysis of tobacco leaves affected by CVC via ranking and re-ranking techniques. 2018. 1 recurso online (109 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Limeira, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1633518. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/996132Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2018-05-18T14:50:33Zoai::996132Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2018-05-18T14:50:33Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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