CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pazoti, Mário Augusto
Data de Publicação: 2005
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15122017-145610/
Resumo: As pragas e doenças apresentam-se como um desafio para a citricultura brasileira em razão do impacto económico que elas causam à produção. Neste trabalho é dado destaque à doença da mancha preta (MPC), causada pelo fungo Guignardia citricarpa. Essa doença provoca lesões no fruto, depreciando-o no mercado de frutas in natura, além de causar amadurecimento e queda precoce. Um dos principais agravantes da doença é a demora no aparecimento dos sintomas, sendo muito importante detectar a presença dos esporos do fungo no pomar, antes que os sintomas apareçam. Dessa maneira, há a possibilidade de se controlar a doença de forma eficaz, aplicando-se quantidades menores de fungicidas e, consequentemente, reduzindo os custos da produção e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. Atualmente, a detecção desses esporos é realizada por meio da análise de amostras coletadas nos pomares. Essa análise é efetuada por especialistas que realizam a identificação e a contagem dos ascósporos manualmente. Com o objetivo de automatizar esse processo, um conjunto de técnicas para a análise das imagens e a caracterização dos ascósporos do fungo a partir da forma foi estudado e comparado. Dentre as técnicas, a curvatura e os descritores de Fourier apresentaram resultados bastante satisfatórios e foram utilizados na implementação do protótipo de um sistema de visão computacional - o CITRUSVIS, que analisa e identifica os ascósporos existentes nas imagens dos discos de coleta.
id USP_af282d8cfb86d78fc31113fcbea88042
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-15122017-145610
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citrosNot availableAnálise de formasComputer visionGuignardia citricarpa and phytosanityGuignardia citricarpa e fitossanidadePattern recognitionReconhecimento de padrõesShape analysisVisão computacionalAs pragas e doenças apresentam-se como um desafio para a citricultura brasileira em razão do impacto económico que elas causam à produção. Neste trabalho é dado destaque à doença da mancha preta (MPC), causada pelo fungo Guignardia citricarpa. Essa doença provoca lesões no fruto, depreciando-o no mercado de frutas in natura, além de causar amadurecimento e queda precoce. Um dos principais agravantes da doença é a demora no aparecimento dos sintomas, sendo muito importante detectar a presença dos esporos do fungo no pomar, antes que os sintomas apareçam. Dessa maneira, há a possibilidade de se controlar a doença de forma eficaz, aplicando-se quantidades menores de fungicidas e, consequentemente, reduzindo os custos da produção e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. Atualmente, a detecção desses esporos é realizada por meio da análise de amostras coletadas nos pomares. Essa análise é efetuada por especialistas que realizam a identificação e a contagem dos ascósporos manualmente. Com o objetivo de automatizar esse processo, um conjunto de técnicas para a análise das imagens e a caracterização dos ascósporos do fungo a partir da forma foi estudado e comparado. Dentre as técnicas, a curvatura e os descritores de Fourier apresentaram resultados bastante satisfatórios e foram utilizados na implementação do protótipo de um sistema de visão computacional - o CITRUSVIS, que analisa e identifica os ascósporos existentes nas imagens dos discos de coleta.The pest and disease management is one of the significant factors in the citrus culture. This work focuses on the black spot disease ( C B S ) , a fungai disease caused by Guignardia citricarpa that occasions sunken lesions in the rind of fruits causing precocious maturation, accented fali, depreciation for in natura fruit market and increase of the production costs for disease controlling. One of the main problems to control the CBS disease is the delay to appearance of symptom (when the orchard is already infected), and the fungai presence identification is necessary as soon as possible, allowing the appliance of procedures to control it. Nowadays, spores identification, particularly the ascospores (sexual spores), is made by collecting suspended particles in orchards blown on discs, which are analyzed by specialists using the microscope. The use of a computer aided vision system to assist the spores identification is one of the strategies to speed up this process. In this work, methods to analyze and characterize the spores, based on its shape, were studied and compared. Among them, the shape curvature method and the Fourier descriptors, chosen for presenting the best result, were implemented in a system - the CITRUS Vis - to analyze the images and identify the ascospores.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPBruno, Odemir MartinezPazoti, Mário Augusto2005-04-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15122017-145610/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2018-07-17T16:38:18Zoai:teses.usp.br:tde-15122017-145610Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212018-07-17T16:38:18Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros
Not available
title CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros
spellingShingle CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros
Pazoti, Mário Augusto
Análise de formas
Computer vision
Guignardia citricarpa and phytosanity
Guignardia citricarpa e fitossanidade
Pattern recognition
Reconhecimento de padrões
Shape analysis
Visão computacional
title_short CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros
title_full CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros
title_fullStr CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros
title_full_unstemmed CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros
title_sort CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros
author Pazoti, Mário Augusto
author_facet Pazoti, Mário Augusto
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Bruno, Odemir Martinez
dc.contributor.author.fl_str_mv Pazoti, Mário Augusto
dc.subject.por.fl_str_mv Análise de formas
Computer vision
Guignardia citricarpa and phytosanity
Guignardia citricarpa e fitossanidade
Pattern recognition
Reconhecimento de padrões
Shape analysis
Visão computacional
topic Análise de formas
Computer vision
Guignardia citricarpa and phytosanity
Guignardia citricarpa e fitossanidade
Pattern recognition
Reconhecimento de padrões
Shape analysis
Visão computacional
description As pragas e doenças apresentam-se como um desafio para a citricultura brasileira em razão do impacto económico que elas causam à produção. Neste trabalho é dado destaque à doença da mancha preta (MPC), causada pelo fungo Guignardia citricarpa. Essa doença provoca lesões no fruto, depreciando-o no mercado de frutas in natura, além de causar amadurecimento e queda precoce. Um dos principais agravantes da doença é a demora no aparecimento dos sintomas, sendo muito importante detectar a presença dos esporos do fungo no pomar, antes que os sintomas apareçam. Dessa maneira, há a possibilidade de se controlar a doença de forma eficaz, aplicando-se quantidades menores de fungicidas e, consequentemente, reduzindo os custos da produção e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. Atualmente, a detecção desses esporos é realizada por meio da análise de amostras coletadas nos pomares. Essa análise é efetuada por especialistas que realizam a identificação e a contagem dos ascósporos manualmente. Com o objetivo de automatizar esse processo, um conjunto de técnicas para a análise das imagens e a caracterização dos ascósporos do fungo a partir da forma foi estudado e comparado. Dentre as técnicas, a curvatura e os descritores de Fourier apresentaram resultados bastante satisfatórios e foram utilizados na implementação do protótipo de um sistema de visão computacional - o CITRUSVIS, que analisa e identifica os ascósporos existentes nas imagens dos discos de coleta.
publishDate 2005
dc.date.none.fl_str_mv 2005-04-27
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15122017-145610/
url http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-15122017-145610/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1815257035559665664