Detecção de doenças do feijão por caracteristicas espectrais

Abstract

O presente trabalho pretende testar a hipótese de que é possível detectar a presença de doenças fúngicas de feijoeiros, típicas de períodos de outono/inverno, utilizando reflectância de folhas e de dossel. Para isso, foram feitas análise do comportamento espectral das plantas infectadas pelas doenças em diversas datas do ciclo da cultura, construção de modelos matemáticos preditivos por métodos multivariados, teste de modelos existentes (índices de vegetação) e determinação dos comprimentos de onda mais representativos para a estimativa da severidade da doença. Foram implantados cinco experimentos em locais com histórico de mancha-angular (MA) e mofo-branco (MB). Dois experimentos de mancha-angular e um de mofo-branco foram instalados no Departamento de fitotecnia da Universidade Federal de Viçosa, nomeados como UFV-MA, UFV-MA2 e UFV-MB, respectivamente. Os outros dois experimentos (um de mancha-angular e um de mofo-branco) foram instalados na Fazenda Experimental Vale do Piranga (EPAMIG) em Oratórios, MG, nomeados como FEVP-MA e FEVP-MB, respectivamente. Nos experimentos de MA, as cultivares de feijão utilizadas foram Ouro-Vermelho (grupo comercial vermelho) em UFV-MA e Ouro Negro (grupo comercial preto) em UFV-MA2 e FEVP-MA. Nestes experimentos, as diferentes severidades da doença foram obtidas pela aplicação de fungicidas em doses variadas aos 45, 60 e 75 dias após emergência. Foi utilizado o delineamento de blocos casualizados com quatro tratamentos, sendo dez repetições em UFV-MA e FEVP-MA e oito em UFV-MA2. No FEVP-MB foram utilizados tratamentos arranjados no esquema fatorial 4x2x2: densidades de plantas (4, 7, 10 e 13 plantas.m-1), genótipos de feijão do grupo carioca (CNFC 10720 e VC 6) e tratamentos com fungicida (com ou sem aplicação), aplicado no início da floração e dez dias depois. O esquema fatorial foi utilizado como método para proporcionar diferentes níveis de severidade de doença. Medidas de reflectância hiperespectral foram obtidas por espectroradiômetro com resolução de 1 nm. A faixa útil de leitura adotada foi entre 440 e 900 nm. Imagens multiespectrais foram adquiridas por meio de uma câmara de três CCDs e cinco faixas espectrais (azul, verde, vermelho, red- edge e infravermelho). Um painel Spectralon de quatro cores de reflectâncias conhecidas foi posicionado dentro do campo de visão da câmara multiespectral no momento da aquisição. Valores de pixel de cada cor do painel na imagem foram associados aos seus respectivos valores de reflectância utilizando métodos de regressão linear simples. Isto permitiu a transformação de números digitais para reflectância em cada imagem. A aquisição de reflectâncias hiperespectrais e de imagens multiespectrais sobre o dossel foram feitas de uma altura de três metros do solo, utilizando uma plataforma metálica de quatro rodados. Estas aquisições foram feitas sob condições de céu aberto, nos horários entre 10:00 e 14:00 horas (horário local de Brasília), de forma a minimizar a influência na geometria de iluminação. O intervalo entre as aquisições foi de sete dias e se iniciaram a partir do estádio fenológico V4 (terceira folha trifoliada completamente aberta). Para medidas de reflectâncias foliar, utilizou-se uma sonda de contato com fonte de luz própria, conectada ao espectroradiômetro. Processos de calibração para medidas de reflectância hiperespectral foram feitos utilizando painel Spectralon branco. Severidade da doença dos experimentos de MA foram determinados pela interpretação de imagens referentes a 27 folhas extraídas dos experimentos nos dias de leitura de reflectância. A interpretação foi feito pelo método de função discriminante. A acurácea da interpretação foi feita pelo índice Kappa. As imagens das folhas foram obtidas por câmara fotográfica comercial em ambiente interno e em condição de iluminação controlada. A severidade do mofo-branco foi avaliada com base em interpretação visual por pesquisador experimentado nesta atividade, durante o estádio fenológico R9. Utilizou-se a regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS) para definição do conjunto de comprimentos de onda que melhor estime a severidade da doença numa determinada data. Para uso desse método, as observações foram previamente divididas em dois subgrupos: o primeiro (calibração) foi utilizado para construção do modelo e o segundo subgrupo para testar o modelo definido. Medidas de Raiz do Erro Médio Quadrado (RMSE) e de correlação entre valores medidos e preditos da severidade da doença foram utilizadas para avaliar os modelos. Antes do uso da regressão PLS, as observações foram submetidas à estatística Z, utilizando método robusto, para a identificação de variáveis anômalas. Nos experimentos de MA foram executados métodos de correlações entre cada comprimento de onda hiperespectral e o índice de severidade de doença correspondente, como método alternativo à regressão PLS para determinar os comprimentos de onda que melhor predizem os efeitos da doença. Foram então identificados os comprimentos de onda que proporcionaram significância estatística quando correlacionados à severidade da doença. Medidas de reflectância e índices de vegetação provenientes de reflectâncias hiper- e multiespectral do dossel foram utilizados nos experimentos de MB. Foram utilizados os índices de vegetação DVI, GNDVI, MCARI, MCARI2, MSAVI, NDVI, OSAVI, RDVI, TCARI e a razão entre índices, MCARI/OSAVI e TCARI/OSAVI. Os resultados em todos os experimentos indicaram que as mudanças na resposta espectral, relacionados com a severidade da doença, são dependentes dos comprimentos de onda. Os modelos por regressão PLS e os índices de vegetação com base em medidas hiperespectrais apresentaram melhor desempenho para identificação das doenças do que os modelos obtidos de medidas multiespectrais. O uso de índices de vegetação da família CARI (TCARI e MCARI) e sua razão com OSAVI, bem como, de DVI, foram os mais representativos para identificação de MB. Alterações no comportamento espectral da mancha-angular demonstraram ser mais expressivas nos estádios fenológicos finais da cultura, mais especificamente em R8 e R9. As faixas espectrais de maior representatividade, considerando mancha-angular e mofo-branco, foram o vermelho, red-edge e o infravermelho. As faixas espectrais de transição entre as bandas azul e verde e entre as bandas verde e vermelho também mostraram-se sensíveis à estimativa de mancha- angular e mofo-branco para reflectâncias foliar.

This work aims to test the hypothesis that it is possible to detect the presence of fungal diseases of bean plants, typical of periods of fall/winter, using leaf reflectance and canopy. For this, it was done the analysis of plant the spectral behavior of the disease on several dates of the crop cycle, the development build predictive mathematical models for multivariate methods, the testing existing models (Vegetation Index) and the determination of the wavelengths most representatives to estimate the disease severity. Five experiments were deployed in locations with a history of angular leaf spot (MA) and white mold (MB). Two experiments of angular leaf spot and one of white mold were installed at the Department of Crop Science at the Federal University of Viçosa, UFV - named as UFV-MA, UFV-MA2 and UFV- MB, respectively. The other two experiments (one of angular leaf spot and one of white mold) were installed at the Experimental Farm Vale do Piranga (EPAMIG) in Oratorios, MG, named as FEVP-MA and FEVP-MA, respectively. In the experiments of MA, the bean cultivars used were Ouro Vermelho (red trade group) at UFV-MA and Ouro Negro (black trade group) at UFV-MA2 and FEVP-MA. In these experiments, the different disease severities were obtained by applying different varied fungicides doses at 45, 60 and 75 days after plant emergence. A randomized complete block design with four treatments was used, with ten replications on UFV- MA and FEVP-MA and eight replications on UFV-MA2. On FEVP-MB the treatments were arranged in a 4x2x2 factorial arrangement: plant densities (4, 7, 10 and 13 plants.m-1), bean genotypes of the carioca group (CNFC 10720 and CV 6) and fungicide treatments (with or no application), applied at the beginning of flowering and ten days later. The factorial arrangement was used as a method for providing different levels of disease severity. Hyperspectral reflectance measurements were obtained by spectroradiometer with a resolution of 1 nm. The useful reading was between 440 and 900 nm. Multispectral images were acquired by a three CCD camera and five spectral bands (blue, green, red, red-edge and infrared). A Spectralon panel of four colors of known reflectance was positioned within the multispectral camera field of view at the time of acquisition. Pixel values of each panel color in the image were associated with their respective reflectance values using simple linear regression methods. This allowed the transformation of digital numbers for reflectance in each image. The acquisition of hyperspectral reflectances and multispectral images over the canopy were made from a height of three meters from the ground, using a four-wheeled metal platform. These acquisitions were made under clear sky conditions, at times between 10:00am and 2:00pm local time (GMT- Brasilia), in order to minimize the influence of the illumination geometry. The interval between acquisitions was seven days and it started from the V4 phenological stage (third completely open trifoliate leaf). For measurements of leaf reflectance, we used a contact probe with its own light source, connected to the spectroradiometer. Calibration processes for hyperspectral reflectance measurements were made using white Spectralon panel. The disease severity of MA experiments was determined by interpretation of 27 leaf images collected from the experiments on reading reflectance days. The interpretation was made by the discriminant function method. The interpretation accuracy was made by the Kappa index score. The leaves images were grabbed indoors by commercial camera with controlled illumination. The severity of white mold was evaluated based on visual interpretation by an experienced researcher in this activity, during the phenological stage R9. A regression by Partial Least Squares (PLS) was used for the set of wavelengths that best estimate the severity of the disease at a certain date. To use this method, the observations were previously divided into two sub-groups: the first (calibration) was used for the model construction and the second subgroup for testing the model. Root Mean Square Error (RMSE) and correlation between measured and predicted values of disease severity were used to evaluate the models. Before using PLS regression, observations were subjected to statistic Z using robust method for identifying anomalous variables. Methods of correlations were executed between each hyperspectral wavelength and the corresponding disease severity index, as an alternative method to the PLS regression to determine the wavelengths that best predict the effects of the disease. The wavelengths that presented significant correlation with disease severity were identified. Reflectance measurements and vegetation indices derived from hyper and multispectral reflectance of the canopy were used in the experiments of MB. Vegetation indices DVI, GNDVI, MCARI, MCARI2, MSAVI, NDVI, OSAVI, RDVI, TCARI and ratio indices, MCARI / OSAVI and TCARI / OSAVI were used. The results in all experiments indicated that changes in the spectral response, related to the disease severity, were dependent on the wavelength. PLS regression models and vegetation indices based on hyperspectral measurements presented better performance for identification of diseases than the models based on from multispectral measurements. The use of vegetation indices of CARI (TCARI and MCARI) family and its ratio with OSAVI, as well with DVI, were the most representative in identifying MB. Alterations in the spectral behavior of angular leaf spot proved to be more expressive in the final plant growing stages, more specifically in R8 and R9. The spectral bands of greater representativeness were red, red-edge and infrared. The transition spectral ranges between blue and green bands and between green and red bands were also sensitive to the estimate of angular leaf spot and white mold for leaf reflectance.