Processamento digital de imagens para identificação da sigatoka negra em bananais utilizando análise de componentes principais e redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Silva, Silvia Helena Modenese Gorla da [UNESP]
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/101761
• topic: Analise multivariada; Sigatoka negra; Redes neurais artificiais; Análise de componentes digitais; Digital image processing; Principal components analysis; Artificial neural networks; Black Sigatoka

O presente trabalho investigou a utilização do processamento digital de imagens conjuntamente com a análise de componentes principais e redes neurais artificiais como ferramentas de apoio para uma melhor identificação dos estádios iniciais do desenvolvimento da Sigatoka Negra, em nível de campo, para que medidas de controle sejam adotadas mais rapidamente e, assim, reduzir danos e prejuízos causados pela doença na bananicultura. Foram coletadas imagens digitais de folhas de bananeiras infectadas com a Sigatoka Negra nos estádios 1, 2 e 3, sadia e com fitotoxidez por óleo. A seguir, extraíram-se histogramas dos componentes de imagens no sistema RGB (Red, Green eBlue) para 256 intensidades de cinza das amostras, totalizando 768 variáveis para cada amostra. Com a aplicação de uma técnica de seleção de atributos, a análise de componentes principais, conseguiu-se reduzir as variáveis de entrada de 768 para 11 variáveis canônicas, representado uma redução de 98,6%. Em seguida, considerando-se as variáveis canônicas, realizou-se a fase de classificação com o uso de redes neurais artificiais. De maneira geral, as maiores freqüências de acertos do modelo foram para as classes que mais interessam ao monitoramento da enfermidade, mostrando a robustez do classificador gerado, evidenciada pela baixa probabilidade de classificação incorreta (19%).