Navegando por Autor "Medeiros, André Dantas de"
Agora exibindo 1 - 2 de 2
- Resultados por Página
- Opções de Ordenação
Item Aplicações avançadas de aprendizado de máquina e ferramentas de análise de imagem para classificação e fenotipagem de sementes(Universidade Federal de Viçosa, 2023-10-17) Medeiros, André Dantas de; Silva, Laércio Junio da; http://lattes.cnpq.br/1407806252283644As tecnologias ópticas modernas, complementadas por algoritmos de inteligência artificial, estão revolucionando a análise de amostras biológicas na agricultura, particularmente na avaliação da qualidade de sementes. Por meio da integração de técnicas sofisticadas de análise de imagens, incluindo imagens RGB, raios X e imageamento multiespectral, esta pesquisa introduziu novas abordagens e ferramentas inovadoras. Dentre as ferramentas estão o Ilastik, que proporciona a utilização do aprendizado de máquina interativo para classificação de sementes e plântulas de soja, e a IJCropSeed, macro projetada para permitir a análise de imagens de raios X de sementes de uma variedade de culturas agrícolas. Além disso, foram desenvolvidos e testados modelos de aprendizado de máquina, abrangendo tanto métodos interativos quanto tradicionais. Estes modelos demonstraram uma eficácia notável, alcançando níveis de precisão superiores a 90%, o que representa um marco significativo no campo. No que se refere ao uso do imageamento multiespectral, com ênfase em comprimentos de onda específicos, foi observada alta consistência nos modelos desenvolvidos para avaliar o potencial fisiológico dos lotes de semente, considerando diferentes genótipos, lotes e safras. Além disso, a pesquisa destacou correlações entre os aspectos físicos das sementes, seus componentes espectrais e o desempenho fisiológico subsequente. Estes avanços tecnológicos apresentam uma nova oportunidade de ganho eficiência e qualidade operacional na classificação do potencial fisiológico das sementes e a predição do vigor das plântulas. O uso dessas abordagens otimiza a análise, tornando-a rápida, objetiva e altamente eficaz, e destaca a correlação entre aspectos físicos, componentes espectrais e o desempenho fisiológico das sementes. Palavras-chave: Imagens RGB. Imagens multiespectrais. Imagens de raios X. ImageJ. Aprendizado de máquina.Item Fenotipagem de sementes com uso de radiação eletromagnética não-visível e sua relação com a qualidade fisiológica(Universidade Federal de Viçosa, 2019-02-18) Medeiros, André Dantas de; Silva, Laércio Junio da; http://lattes.cnpq.br/1407806252283644A qualidade das sementes é de grande importância para a otimização do estabelecimento de qualquer cultura propagada via sexuada. Dessa forma, a avaliação da qualidade das sementes de forma rápida e não destrutiva traz muitas vantagens para a indústria sementeira, principalmente na tomada de decisão quanto ao descarte de lotes com sementes de baixa qualidade, sendo possível inferir de modo eficaz sobre o vigor das sementes. Assim, métodos rápidos e não destrutivos de avaliação da qualidade de sementes devem ser aprimorados. O objetivo deste trabalho foi propor um método de fenotipagem de alto rendimento a partir do processamento de imagens radiográficas de sementes de melão e braquiária, utilizando software de livre acesso, relacionando os parâmetros obtidos com a qualidade fisiológica das sementes. Foram conduzidos dois experimentos. No primeiro, foram utilizados 30 lotes de sementes comerciais de melão híbrido, 10 lotes das cultivares Bazuca F1, Goldex F1 e Pampa F1, cada. O segundo experimento foi conduzido com sete lotes de sementes comerciais de Brachiaria ruziziensis cv. Ruziziensis. Em ambos os experimentos os lotes de sementes apresentavam diferentes níveis de vigor. O estudo foi realizado por meio da análise automatizada de imagens radiográficas das sementes, em que foi desenvolvida uma macro, denominada PhenoXray, para uso no software ImageJ®. Com esta macro realizou- se o processamento digital das imagens radiográficas das sementes, a partir das quais foram obtidos diferentes descritores morfométricos e de integridade tecidual. As sementes radiografadas para a obtenção das imagens foram, posteriormente, submetidas ao teste de germinação, obtendo-se variáveis relacionadas à sua qualidade fisiológica. Os dados obtidos foram agrupados pelo teste de Scott-knott, submetidos à análise de correlação linear de Pearson e à análise multivariada, por meio de componentes principais. Os resultados demonstraram que a análise automatizada de imagens radiográficas é eficiente para obtenção de dados morfométricos e de integridade tecidual em sementes de melão e Brachiaria ruzizienses; além disso, os parâmetros densidade relativa, densidade integrada e preenchimento apresentaram estreita relação com atributos fisiológicos de qualidade das sementes. Conclui-se que o método de fenotipagem proposto a partir do processamento ode imagens radiográficas utilizando a PhenoXray foi eficiente, apresentando-se como alternativa simples, rápida, robusta e totalmente gratuita. A metodologia também permitiu a obtenção de informações sobre características físicas das sementes e gerar parâmetros capazes de predizer sobre a germinação e o comprimento de plântulas.