Detecting wheat Fusarium head blight using hyperspectral imaging.

The objective of this study was to detect FHB in wheat kernels using HSI. An algorithm, based on mathematical morphological operations and linear thresholding, was developed and implemented in order to be both simple and accurate

Automatic classification of soybean diseases based on digital images of leaf symptoms.

ABSTRACT; This paper presents an algorithm for automatic classification of diseases that produce symptoms in soybean leaves. The algorithm is based on digital image processing techniques and on a modified pairwise voting system that yields, at its output, a list of diseases with the respective likelihoods of being present in that leaf. Only color information is used, which is done by transforming the original RGB format into the HSV, L*a*b* and CMYK color spaces, and then extracting the intensity histograms from the grayscale representations of each one of the ten resulting channels. The capabilities of the algorithm were stressed by considering nine different diseases, and the results revealed that most diseases can be distinguished, however in some cases the symptoms are so closely related that information other than visual may be necessary for a reliable estimation. RESUMO: Este artigo apresenta um algoritmo para classificação automática de doenças que produzem sintomas em folhas de soja. O algoritmo é baseado em técnicas de processamento digital de imagens e em um sistema de votação por pares que produz, em sua saída, uma lista de doenças com as respectivas probabilidades de estarem presentes naquela folha. Apenas informação de cor é usada, o que é feito transformando o formato RGB original nos espaços de cor HSV, L*a*b* e CMYK, e então extraindo os histogramas de intensidade das representações em escala de cinza de cada um dos dez canais resultantes. As capacidades do algoritmo foram testadas a fundo pela inclusão de nove doenças diferentes, e os resultados revelaram que a maior parte das doenças pode ser distinguida, porém em alguns casos os sintomas são tão similares que informações além das visuais podem ser necessárias para uma estimativa confiável.SBIAgro 2015

Automatic classification of soybean diseases based on digital images of leaf symptoms.

This paper presents an algorithm for automatic classification of diseases that produce symptons in soybean leaves.SBIAgro 2015

Using hyperspectral images and the Fusarium Index for estimating deoxynivalenol concentration in wheat kernels.

This paper presents a deeper study on the use of FI for estimating the DON concentration in wheat kernels, having as basis the original Fusarium Index algorithm and a comprehensive and carefully labeled image dataset.SBIAgro 2015

TIC na segurança fitossanitária das cadeias produtivas.

Com a intensificação da indústria agropecuária, têm crescido os desafios e as preocupações relacionadas à segurança sanitária dos alimentos produzidos. A circulação de volumes cada vez maiores desse tipo de mercadoria exige que as medidas necessárias para garantir sua segurança sanitária sejam implementadas de maneira rápida, eficiente e barata. O controle manual tradicionalmente utilizado muitas vezes não é capaz de atender a esses requisitos. Como resultado, tecnologias de informação e comunicação têm sido cada vez mais utilizadas para: 1) Aumentar o grau de automação e, consequentemente, a velocidade dos processos de controle fitossanitário. 2) Identificar problemas sanitários tão cedo quanto possível, minimizando possíveis prejuízos econômicos, ambientais e sociais. 3) Identificar, a partir de variáveis ambientais e históricas, áreas potencialmente sujeitas a problemas sanitários, antes mesmo destes se manifestarem. Este capítulo trata especificamente dos dois últimos itens. Na Seção 2, são mostradas iniciativas voltadas ao diagnóstico de doenças em plantas, explorando tecnologias como processamento digital de imagens e sistemas especialistas. A Seção 3, por sua vez, apresenta iniciativas voltadas à construção de modelos de previsão e sistemas de alerta de doenças de culturas agrícolas

Detecção de Giberela em trigo usando processamento digital de imagens na banda do infravermelho próximo.

Dentre as principais doenças que atacam o trigo, a giberela é de particular interesse. Esta doença, além de causar perdas na produção, está associada também à presença da micotoxina chamada deoxinivalenol, a qual pode causar sérios problemas de saúde em pessoas e animais.bitstream/item/119492/1/DetecaoGiberela.pd

Patologia de sementes florestais: danos, detecção e controle, uma revisão.

A demanda por sementes com boa qualidade fisiológica e sanitária, com o propósito de produzir mudas sadias de espécies florestais nativas, cresceu nos últimos anos, em função da restauração de florestas, recuperação de áreas degradadas, recomposição de paisagens e matas ciliares. Poucas pesquisas têm sido desenvolvidas na área de sanidade de sementes, direcionadas à identificação de fungos, à participação destes no processo de deterioração, à condução de testes de patogenicidade e à transmissão de patógenos. Também há poucos estudos sobre tratamento e conservação de sementes das espécies de interesse e, consequentemente, de preservação da diversidade vegetal, especialmente das sementes nativas de matas tropicais. A grande diversidade de espécies dessas formações vegetais demanda esforços ainda maiores para que se possa obter sucesso na identificação e controle dos principais patógenos associados às sementes de espécies florestais

Desenvolvimento de uma plataforma web para sensoriamento remoto com VANT.

As demandas atuais de eficiência econômica e ambiental da agricultura moderna indicam a necessidade de incorporar novos sistemas inteligentes de automação e manejo capazes de processar os dados coletados em campo para o monitoramento preciso das lavouras. O monitoramento viabiliza a aplicação de insumos em taxas variadas, orientando a gestão dos sistemas agrícolas, em harmonia com as questões ambientais. Além disso, possibilita aumentar a produção de alimentos no campo para atender o crescimento da população mundial. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi desenvolver uma plataforma web de envio de imagens capturadas pelo VANT para um servidor de processamento. Primeiramente foi realizada uma pesquisa dos fundamentos teóricos necessários para o desenvolvimento de uma plataforma web com o intuito de apoiar o sensoriamento remoto agrícola por VANT. Na sequência, o processo de desenvolvimento do sistema foi iniciado observando as quatro atividades fundamentais para a engenharia de software: especificação, projeto e implementação, validação e evolução. Ao mesmo tempo, foi configurado um ambiente de testes para que pudessem ser executadas entregas contínuas durante o processo de desenvolvimento, utilizando a plataforma Heroku. O teste de Tukey mostrou que não há evidência de diferença significativa entre o tempo de envio ao armazenar os dados diretamente no Heroku ou em nuvem. Os resultados indicam que a plataforma web pode ser usada com sucesso para apoiar especialistas e agricultores nos campos de produção agrícola