Brachiaria species identification using imaging techniques based on fractal descriptors

The use of a rapid and accurate method in diagnosis and classification of species and/or cultivars of forage has practical relevance, scientific and trade in various areas of study. Thus, leaf samples of fodder plant species \textit{Brachiaria} were previously identified, collected and scanned to be treated by means of artificial vision to make the database and be used in subsequent classifications. Forage crops used were: \textit{Brachiaria decumbens} cv. IPEAN; \textit{Brachiaria ruziziensis} Germain \& Evrard; \textit{Brachiaria Brizantha} (Hochst. ex. A. Rich.) Stapf; \textit{Brachiaria arrecta} (Hack.) Stent. and \textit{Brachiaria spp}. The images were analyzed by the fractal descriptors method, where a set of measures are obtained from the values of the fractal dimension at different scales. Therefore such values are used as inputs for a state-of-the-art classifier, the Support Vector Machine, which finally discriminates the images according to the respective species.Comment: 7 pages, 5 figure

Identifying plant species using architectural features of leaf microscopy images

This work proposes an analytical method to identify plant species based on microscopy images of the midrib cross-section of leaves. Unlike previous shape-based approaches based on the individual shape of external contours and cells, an architectural analysis is proposed, where the midrib is semi-automatically segmented and partitioned into histologically relevant structures composed of layers of cells and vascular structures. Using a sequence of morphological operations, a set of geometrical measures from the cells in each layer is extracted to produce a vector of features for species categorization. The method applied to a database containing 10 species of plants from the Brazilian flora achieved a success rate of 91.7%, outperforming other classical shape-based approaches published in the literature.Fil: Florindo, Joao Batista. Universidade de Sao Paulo; BrasilFil: Bruno, Odemir Martinez. Universidade de Sao Paulo; BrasilFil: Rossatto, Davi Rodrigo. Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho; BrasilFil: Kolb, Rosana Marta. Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho; BrasilFil: Gómez, María Cecilia. Universidad Nacional del Litoral; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; ArgentinaFil: Landini, Gabriel. University Of Birmingham; Reino Unid

Seed quality response of Urochloa humidicola cv. Llanero to drying surfaces and environments

The drying process and storage may interfere in the quality of creeping signalgrass seeds [Urochloa humidicola (Rendle.) Morrone & Zuloago, syn. Brachiaria humidicola (Rendle.) Schweick.]. This study aimed to evaluate the physical, physiological and sanitary quality of creeping signalgrass cv. Llanero seeds submitted to drying surfaces and environments and stored for two periods (1 and 8 months). The experiment was arranged in a completely randomized design, in a 4 × 2 × 2 + 2 factorial arrangement, with four drying surfaces (soil, asphalt, concrete and ceramic floor), two drying environments (seeds exposed to the sun or shade), two seed storage periods (1 and 8 months) and two additional treatments with drying in paper bags under laboratory conditions (control) and stored for 1 or 8 months, with four replicates. The water content, viability by the tetrazolium test, electrical conductivity, germination rate, germination rate index and seed sanitary quality were measured. Drying at full sun impaired the physiological quality of the seeds due to the high temperatures (46.8-51.0 ºC) of the drying surface; however, reduced the incidence of pathogens. The drying of seeds in paper bags under shade results in a higher physiological quality, but the sanitary quality is compromised. However, the pathogens present in the seeds did not inhibit their viability and vigor. The storage for eight months reduces the seed quality

Lógica difusa e análise de imagem aplicada à identificação de espécies no complexo Siderastrea de Blainville, 1830 (Cnidaria, Scleractinia)

Orientador: Prof. Dr. Marcos BarbeitosDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Biológicas, Programa de Pós-Graduação em Zoologia. Defesa : Curitiba, 07/03/2018Inclui referências: p.30-33Resumo: O gênero Siderastrea representa um desafio em termos de identificação dada a grande sobreposição existente na distribuição de caracteres diagnósticos quantitativos entre espécies. O objetivo deste trabalho é testar a utilidade de métodos de última geração em descrição e classificação de imagens para a identificação das espécies que compõem o chamado "Complexo Siderastrea do Atlântico", formado por S. radians, S. siderea e S. stellata. As imagens foram obtidas utilizando-se microscopia eletrônica de varredura da superfície do esqueleto de colônias pertencentes às três espécies, coletadas desde Búzios (RJ) a Maraxanguape (RN). Foi utilizado o método de Padrões Binários Locais Completos (CLBP), uma técnica simples porém eficiente, para caracterizar imagem com grande variação localizada em padrões, que tem alcançado resultados excelentes em classificação de textura em bases de dados representativos. Para a classificação supervisionada das imagens, foi utilizada uma rede neural artificial difusa, que simula uma memória associativa (?-FAM) e estabelece a correspondência entre os descritores da imagem e uma das três espécies de corais. A abordagem foi testada usando 370 imagens, sendo 92 imagens de S. radians, 72 de S. siderea e 206 de S. stellata. O sucesso médio da classificação individual das imagens obtido em experimentos de validação cruzada foi de 91±5%, superando todos os outros classificadores testados. Os resultados sugerem que as novas tecnologias de análise e classificação de imagens, conhecidas como visão computadorizada, podem ser ferramentas valiosas para serem aplicadas nas ciências biológicas. Palavras-chave: inteligência artificial, classificação supervisionada, microscopia, morfometria, computer vision.Abstract: Species identification in the genus Siderastrea is challenging due to the large overlap in diagnostic characters among species. The goal of this thesis is to test the utility of state of the art methods in image analysis and classification to species identification in the so called "Atlantic Siderastrea complex", composed of S. radians, S. siderea and S. stellata. Images were obtained from coralla using a scanning electron microscope. Individuals were collected along the Brazilian coast, from Búzios (RJ) to Maraxanguape (RN). Image analysis was accomplished using Complete Local Binary Patterns (CLBP), a simple but efficient technique to characterize images with localized pattern variation and that has had excellent performance in texture recognition of images from representative databases. Supervised image classification was aided by a fuzzy artificial network that simulates associative memory (?-FAM), establishing the correspondence between image descriptors and putative species. The approach was tested using 370 images, being 92 images of S. radians, 72 of S. siderea and 206 of S. stellata. Average classification success in cross-validation experiments was 91±5%, outperforming all other tested classifiers. The results suggest that the so called computer vision may be a useful tool to be applied in the biological sciences. Key words: artificial intelligence, supervised classification, microscopy, morphometrics, computer vision

Meiosis

Meiosis, the process of forming gametes in preparation for sexual reproduction, has long been a focus of intense study. Meiosis has been studied at the cytological, genetic, molecular and cellular levels. Studies in model systems have revealed common underlying mechanisms while in parallel, studies in diverse organisms have revealed the incredible variation in meiotic mechanisms. This book brings together many of the diverse strands of investigation into this fascinating and challenging field of biology

Análise espacial da hantavirose no Distrito Federal, Brasil

Dissertação (Mestrado em Ciências Ambientais)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Planaltina, Programa de Pós-Graduação em Ciências Ambientais, Brasília, 2020.As hantaviroses são zoonoses emergentes, que provocam enfermidades humanas graves, como a Síndrome Cardiopulmonar por Hantavírus (SCPH), incidente no continente americano, e a Febre Hemorrágica por Síndrome Renal (FHSR), com ocorrência na Ásia e Europa. No Brasil a SCPH é uma enfermidade de alta letalidade e tem notificação obrigatória aos serviços de saúde. O principal reservatório de SCPH são espécies de roedores generalistas, como o Necromys lasiurus, incidente no bioma do cerrado, que aumentam em abundância em paisagens nativas alteradas, podendo elevar o risco de transmissão da doença. No Distrito Federal (DF), têm surgido novos casos de SCPH em decorrência do contato dos seres com o hábitat desses roedores. Nesse contexto, a pesquisa é composta por dois artigos, no primeiro artigo, foi feita uma revisão sistêmica dos métodos utilizados para analisar a hantavirose e sua relação com o uso do solo pela metodologia Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses (PRISMA). O segundo artigo é a análise espacial dos locais prováveis de infecção no período de 2007 a 2017 no Sistema de Informações Geográficas (SIG) por meio do Índice Moran Global e local, Getis-Ord Gi* e pela modelagem ambiental no Dinâmica de EGO, a fim de indicar as áreas de maior risco e as variáveis ambientais que mais predispõe a doença na região do Distrito Federal. O estudo fornece informações sobre a ação de fatores da paisagem e climáticos, na incidência de hantavirose. As informações podem ser utilizadas para um melhor entendimento de como a SCPH se comporta no DF e trazer subsídios para a orientação de estratégias de monitoramento e de vigilância epidemiológica em saúde públicaHantaviruses are emerging zoonoses that cause severe human illnesses, such as Hantavirus Cardiopulmonary Syndrome (HCPS), incident in the American continent, and Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome (HFRS) in Asia and Europe. In Brazil, HCPS is a highly lethal disease and must be treated by health services. The main cause of HCPS are species of generalist rodents, such as Necromys lasiurus, incident in the cerrado biome and increase in abundance in altered native landscapes, which may increase the risk of disease transmission. In the Federal District, new cases of HCPS emerged due to the contact of humans with the habitats of these rodents. In this context, the research consists of two articles. In the first article, a systemic review of the methods used to analyze hantavirus disease and its relationship with land use was performed using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodology. The second article is the spatial analysis of the probable sites of infection for the period from 2007 to 2017 in the Geographic Information System (GIS) through the Global and local Moran Index, Getis-Ord Gi * and by the environmental modeling in the EGO Dynamics. These analyses indicate the areas of greatest risk and the environmental variables that most predispose the disease in the region of the Federal District. This study provides information on the action of landscape and climatic factors on the incidence of hantavirus. The information can be used to understand better how SCPH behaves in the Federal District and provide subsidies for the guidance of monitoring strategies and epidemiological surveillance of public health

Processo automático para determinação de grau de infestação de mancha bacteriana em plantações de tomate industrial

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2014.A avaliação do estado de contaminação de uma planta é uma etapa fundamental à automação na agricultura. A dosagem de pesticidas e fertilizantes, por exemplo, depende diretamente dessa análise. Tanto maior sua precisão, menores o desperdício de recursos e os efeitos colaterais, como a contaminação do solo. No entanto, por ser tarefa complexa e dependente de conhecimentos específicos, é geralmente cara e demorada, com uso justificável apenas em grandes escalas. Este trabalho apresenta um processo automático de avaliação do grau de saúde de uma planta de tomate industrial por meio de uma imagem digital do espécime em campo. Utilizando um agregado de técnicas de processamento de imagens, o sistema é capaz de fornecer análises que se mostraram equiparáveis às de especialistas, mas de maneira mais consistente e rápida. O processo, consolidado em um software, visa diminuir os custos operacionais da análise e ampliar a possibilidade do uso de metodologias que dela diretamente dependam, como a dosagem, em plantações de menor escala. Em aplicações que já adotam tais técnicas, a maior velocidade e precisão propiciam maior sofisticação dos métodos utilizados, com o consequente aumento de produtividade e eficiência.A plant’s contamination evaluation is a key step to automation in agriculture. The dosage of pesticides and fertilizers, for example, depends directly on this analysis. The greater its accuracy, the lower waste of resources and side effects, such as soil contamination. However, because it is complex and dependent on specific knowledge, it is generally expensive and time consuming, with use justified only in large scales. This work presents an automatic procedure for evaluating the health degree of an industrial tomato plant by means of a digital image of the specimen on-field. Using an array of image processing techniques, the system is able to provide analysis that is comparable to those of experts, but more consistently and faster. The process, consolidated in a software, aims to reduce the operating costs of the analysis and fostering the use of methodologies that directly depend on it, such as dosage, in small-scale plantations. For applications that already adopt such techniques, the speed and accuracy allow for greater sophistication of the methods used, resulting in increased productivity and efficiency