Diferenciação da Greening do citros de outras doenças foliares a partir de descritores de cor e forma

3351 palavras 14 páginas
Diferenciação da Greening do citros de outras doenças foliares a partir de descritores de cor e forma
Patricia Pedroso Estevam Ribeiro1; Lúcio André de Castro Jorge2; Maria Stela Veludo de Paiva3.
1- Mestrando, Escola de Engenharia de São Carlos - Universidade de São Paulo - USP, Depto. de
Engenharia Elétrica, São Carlos-SP, patriciapedrosoestevam@hotmail.com
2- Pesquisador, Embrapa Instrumentação Agropecuária, São Carlos – SP, lucio@cnpdia.embrapa.br
3- Professora, Escola de Engenharia de São Carlos - Universidade de São Paulo - USP, Depto. de
Engenharia Elétrica, São Carlos-SP, mstela@sc.usp.br
Abstract
The citrus culture since the beginning of the twentieth century has been subjected to several attacks of pests and diseases, among these diseases, Greening or
Huanglongbing (HLB), is currently considered the most serious disease of citrus worldwide. Until now there isn’t cure or treatment, and disease control is currently carried out by visual inspection method. In order to help the visual inspection method, this work test image processing techniques to help in differentiating the Greening from other diseases, by color image segmentation of leaves and classification based on shape descriptors. The results show that only the yellow stain is not a strong differentiator of this disease.

para diagnosticar o patógeno de plantas suspeitas, mas o custo elevado e o longo tempo para a análise, o tornam proibitivo de ser aplicado em escala necessária para o controle. As inspeções visuais são realizadas por inspetores caminhando a pé ou em plataformas movidas por tratores ao lado das plantas cítricas, como apresentado na Figura 1. Apesar de ser o método mais aplicado atualmente, sua eficácia depende de vários fatores, tais como, o conhecimento e prática na detecção de plantas sintomáticas, época do ano, genótipo e altura das plantas, incidência de raios solares nas plantas e no rosto do inspetor, apresentando em média 47,61% de precisão na

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