Análise de sementes associado a aprendizagem de máquina para identificar espécies florestais nativas

Orientador: Prof. Dr. Antonio Carlos NogueiraCoorientadores: Profª. Drª. Dagma Kratz e Prof. Dr. Richardson RibeiroTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 31/07/2023Inclui referênciasResumo: A identificação e caracterização de sementes nativas representam um desafio para o setor florestal devido à variabilidade de características morfobiométricas. Atualmente, as metodologias para a análise biométrica de sementes florestais são realizadas por especialistas humanos utilizando métodos tradicionais de medições, como os paquímetros e variáveis baseadas em tamanho. Nesse contexto, concebeu-se uma nova metodologia empregando técnicas de processamento de imagens digitais e aprendizado de máquina com base em características externas das sementes para possibilitar a identificação de espécies florestais. A pesquisa foi dividida em três capítulos distintos. No primeiro capítulo foi realizada uma análise bibliométrica para quantificar e analisar os estudos científicos que abordam a análise de imagens e o aprendizado de máquina aplicados às sementes, e com isso apontar os principais tópicos e lacunas existentes para pesquisas com sementes florestais com esse enfoque. Os resultados indicam um aumento significativo de publicações a partir de 2017, com foco predominante em espécies de culturas agrícolas. Esses estudos estão direcionados principalmente para a classificação, identificação/detecção de cultivares e avaliação da qualidade das sementes, em que apenas 6,6% das publicações abordam espécies florestais, evidenciando a necessidade de mais pesquisas nesse campo com espécies nativas. No segundo capítulo foi proposta uma metodologia de captura e processamento de imagens para caracterização e diferenciação de espécies florestais nativas. Os resultados demonstraram que a análise de imagens de sementes, por meio dessa metodologia, contribuiu para a caracterização e diferenciação de espécies florestais nativas do Brasil, o que apresenta implicações diretas nos aspectos silviculturais, ecológicos e genéticos. No terceiro capítulo foram aplicados diferentes classificadores de aprendizado de máquina associados à análise de imagens para identificar espécies florestais nativas com base em características morfobiométricas das sementes. Os resultados revelaram que é possível identificar espécies florestais nativas com taxa satisfatória de acurácia usando imagens de sementes e aprendizado de máquina. Recomenda-se o classificador de árvores de decisão para a identificação de espécies. Os resultados fornecem subsídios importantes para aprimorar a caracterização e identificação de espécies, o que pode ser aplicado em diversos campos. Por fim, este trabalho contribui para identificar espécies florestais nativas, por meio do desenvolvimento de uma metodologia de análise e processamento de imagens e da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em sementes florestais.Abstract: The identification and characterization of native seeds represent a challenge for the forest sector due to the variability of morphobiometric characteristics. Currently, methodologies for the biometric analysis of forest seeds are carried out by human specialists using traditional measurement methods, such as calipers and variables based on size. In this context, a new methodology was conceived using techniques of digital image processing and machine learning based on external characteristics of the seeds to enable the identification of forest species. The research was divided into three distinct chapters. In the first chapter, a bibliometric analysis was carried out to quantify and analyze scientific studies that address image analysis and machine learning applied to seeds, and thereby point out the main topics and existing gaps for research with forest seeds with this focus. The results indicate a significant increase in publications from 2017 onwards, with a predominant focus on agricultural crop species. These studies are mainly focused on classification, identification/detection of cultivars and evaluation of seed quality, in which only 6.6% of publications address forest species, highlighting the need for further research in this field with native species. In the second chapter, a methodology for capturing and processing images for the characterization and differentiation of native forest species was proposed. The results showed that the analysis of seed images, using this methodology, contributed to the characterization and differentiation of forest species native to Brazil, which has direct implications for silvicultural, ecological, and genetic aspects. In the third chapter, different machine learning classifiers associated with image analysis were applied to identify native forest species based on morphobiometric characteristics of seeds. The results revealed that it is possible to identify native forest species with a satisfactory rate of accuracy using seed images and machine learning. The decision tree classifier is recommended for species identification. The results provide important subsidies to improve the characterization and identification of species, which can be applied in several fields. Finally, this work contributes to identify native forest species, through the development of an image analysis and processing methodology and the application of machine learning techniques in forest seeds

Azospirillum brasilense INOCULATION ON SEED GERMINATION AND INITIAL GROWTH OF SEEDLINGS OF NATIVE FOREST SPECIES

Inoculation of rhizobacteria in seeds and plants has been documented as a stimulant and promoter of germination and growth of agricultural crops, but there is little information on native forest species. Therefore, the present study aims to evaluate the potential of Azospirillum brasilense inoculation in the germination of seeds and initial growth of seedlings of native forest species. The following experiments were carried out: (I) germination of seeds in germination chamber, and (II) initial growth of seedlings in nursery, both with four forest species (Cassia leptophylla, Lafoensia pacari, Mimosa flocculosa and Schinus terebinthifolius). For the four species, in both experiments, two treatments were used: inoculation of seeds with concentrated solution of A. brasilense and no inoculation of seeds (control). Physiological aspects of seed germination and seedling vigor were evaluated in the first experiment (germination speed, and length and dry weight of seedlings), and seedling growth was evaluated in the second experiment (height, collar diameter and dry weight of seedlings). Inoculation of A. brasilense in seeds of C. leptophylla, L. pacari, M. flocculosa and S. terebinthifolius did not promote beneficial or promising results for seed germination and initial growth of seedlings, so its use to produce seedlings of these species is not recommended

BIOACTIVE COMPOUNDS IN DIASPORES OF Astronium urundeuva (M.Allemão) Engl. FOR QUALITY MAINTENANCE DURING STORAGE

The success of seed production and marketing depends on ideal conditions for storage. Some forest species have seed conservation problems due to the high incidence of fungi that reduce physiological quality. Thus, the objective was to evaluate the effectiveness of the application of bioactive compounds in diaspores of Astronium urundeuva (M.Allemão) Engl. (Anacardiaceae) to maintain physiological quality and reduce the incidence of fungi during storage. For this, two factorial trials were set up: (i) application of four essential oils (cinnamon, clove, orange and melaleuca) at five concentrations (0.00, 1.25, 2.50, 3.75 and 5.0 mL.kg-1); and (ii) five plant extracts (clove, cinnamon, quina, garlic and lemongrass) at five concentrations (0%, 25%, 50%, 75% and 100%). Diaspores were evaluated at 0, 30, 60, 90, 120, 150 and 180 days for germination, seed vigor and fungal incidence. The essential oils of clove (4.6 mL.kg-1) and melaleuca (3.7 mL.kg-1) and plant extracts of clove (71%) and lemongrass (73%) can be applied to maintain physiological quality and reduce the incidence of fungi during the storage of A. urundeuva diaspores. In addition to these, the essential oils of cinnamon (3.8 mL.kg-1) and orange (4.0 mL.kg-1) and plant extracts of cinnamon (72%) and quina (74%) can be used as an alternative to synthetic fungicide. Therefore, the application of products based on natural bioactive compounds is an alternative to the use of chemicals in sanitary control during the storage of A. urundeuva seeds

DO SEEDS OF Anadenanthera macrocarpa AND Pityrocarpa moniliformis FORMED IN DIFFERENT LOCATIONS OF THE FRUIT HAVE SIMILAR PHYSIOLOGICAL QUALITY?

Trees of the Fabaceae family can produce seeds with contrasting size and germinative performance depending on the region where they were formed in the fruit. Such differences reduce the physiological quality of the seed lot. Thus, the aim of the present study was to evaluate the physiological quality of seeds formed in different seminal nucleus of the fruits of Anadenanthera macrocarpa and Pityrocarpa moniliformis and their implications for the final composition of the seed lot. The biometric characterization of the fruits was performed with four quantitative descriptors (length, width, thickness, and number of seeds per fruit). Then, seeds formed in seminal nucleus of the proximal, intermediate, and distal regions of the fruit were measured (length, width, and thickness) and evaluated using germination and vigor tests (germination speed, length, and dry weight of seedlings). Seeds from these species have biometric differences depending on their origin in the fruit, in which those formed in the seminal nucleus of the intermediate region of the fruit are larger than the other ones. The origin of the seeds of A. macrocarpa and P. moniliformis formed in different seminal nucleus of the fruit do not show differences in physiological quality. Therefore, the sorting of seeds originated in different regions of the fruit does not benefit the final quality of the seed lots of these species

A condição climática de origem das árvores afeta a incidência de fungos e a qualidade de sementes de Pityrocarpa moniliformis?

The fungi presence during seed maturation and dispersion is related to biotic and abiotic factors. These microorganisms can cause loss seeds physiological quality in unfavorable climatic conditions. We hypothesize that sanitary quality of seeds produced is affected by tree and origin climatic condition. The aim was evaluated fungi incidence and seeds quality of Pityrocarpa moniliformis from different trees and two climatic conditions (Aw: rainy tropical; and BSh: warm semiarid). We collected seeds from 28 parent trees, evaluating separately the physiological and sanitary quality of the seeds produced in each tree. Different trees originated seeds with differences in physiological quality and fungi incidence. The climatic condition of the trees' origin affected the amount and fungi species present in the seeds produced, with a predominant incidence of the genera Alternaria spp., Aspergillus spp., Botrytis spp., Fusarium spp., Penicillium spp. and Rhyzopus sp. The Alternaria spp. incidence is correlated with seeds of low physiological quality. Therefore, we conclude that Pityrocarpa moniliformis trees under a tropical rainy climate produce seeds with superior physiological and sanitary quality compared to those located in a warm semiarid climate.A presença de fungos potencialmente prejudiciais durante a maturação e dispersão das sementes tem relação com fatores bióticos e abióticos. Esses microrganismos podem causar perda da qualidade fisiológica de sementes em condições climáticas desfavoráveis. Nesta pesquisa, levantou-se a hipótese de que a qualidade sanitária das sementes produzidas é afetada pela árvore e condição climática de origem. Assim, objetivou-se avaliar a incidência de fungos e a qualidade de sementes de Pityrocarpa moniliformis provenientes de diferentes árvores e duas condições climáticas (Aw: tropical chuvoso; e BSh: semiárido quente). Coletaram-se sementes de 28 árvores, avaliando-se separadamente a qualidade fisiológica e sanitária das sementes produzidas em cada árvore. Diferentes árvores originaram sementes com diferenças na qualidade fisiológica e incidência de fungos. A condição climática de origem das árvores afetou a quantidade e a espécie fúngica presente nas sementes produzidas, com incidência predominante dos gêneros Alternaria spp., Aspergillus spp., Botrytis spp., Fusarium spp., Penicillium spp. e Rhyzopus sp, sendo a incidência de Alternaria spp. correlacionada com sementes de baixa qualidade fisiológica. Portanto, conclui-se que árvores de Pityrocarpa moniliformis sob clima tropical chuvoso produzem sementes de qualidade fisiológica e sanitária superior em relação àquelas localizadas em clima semiárido quente

Otimizando a superação da dormência em sementes de Acacia mangium Willd.

O método recomendado pela literatura para superar a dormência das sementes de Acacia mangium Willd. não tem se mostrado eficiente, sendo observado alto percentual de sementes duras remanescentes no teste de germinação. Assim, objetivou-se avaliar diferentes métodos para superação da dormência em sementes de A. mangium. Para isso, foram quantificados os efeitos dos métodos de imersão em água aquecida, escarificação química com ácido sulfúrico e escarificação mecânica manual na presença e ausência da aplicação de fungicida químico, avaliando-se a germinação, percentual de plântulas anormais, sementes mortas e dormentes, velocidade de germinação e incidência de fungos. Todos os métodos favoreceram o desempenho germinativo das sementes de A. mangium em relação ao controle, mas as sementes submetidas à escarificação mecânica manual apresentaram maior porcentagem (92%) e velocidade de germinação (6,46) independentemente da aplicação de fungicida. A imersão em água aquecida não é recomendada por ter gerado alta porcentagem de sementes dormentes (30%), e a escarificação química foi desfavorável devido as maiores porcentagens de sementes mortas (21%), plântulas anormais (13%) e incidência de fungos (36%). Conclui-se que a escarificação mecânica manual é o método mais eficaz para superar a dormência das sementes de A. mangium. Esse protocolo pode ser incorporado à metodologia do teste de germinação desta espécie

POTENCIAL ALELOPÁTICO DOS EXTRATOS DE FOLHAS E FRUTOS DE Pityrocarpa moniliformis SOBRE A GERMINAÇÃO DE SEMENTES DE Mimosa caesalpiniifolia

Abstract: An allelopathy has been defined as a chemical interaction between species, through metabolites called allelochemicals. The objective of this study was to evaluate the allelopathic potential of the aqueous extracts of leaves and fruits of Pityrocarpa moniliformis (Benth.) Luckow & R. W. Jobson on seed germination and initial growth of Mimosa caesalpiniifolia Benth. seedlings. The leaves and fruit extracts of P. moniliformis were obtained by immersion in distilled water for 24 h, obtaining as concentrations of 0 (distilled water), 25, 50, 75 and 100 g.L-1. The seeding was performed on paper towel and as seeds kept to germinate at 25 ° C with photoperiod of 12 h. The variables evaluated were: percentage of germination, germination speed index, length of root and aerial part seedlings. Germination of M. caesalpiniifolia seeds was not influenced by the extracts of P. moniliformis, but its velocity was reduced. The leaf extract reduced root length as the concentration increased to 57.0 g.L-1, while fruit extracts reduced the concentration to 68.0 g.L-1. The extract of leaves led to an increase on length of aerial part seedlings, whereas the extract of the fruits proposed the reduction up to concentration of 61.5 g.L-1. The aqueous extracts of fruits and leaves of P. moniliformis do not affect the germination of M. caesalpiniifolia seeds, however, there is negative allelopathic effect on speed and initial growth of M. caesalpiniifolia seedlings. KEYWORDS: Allelochemicals, Forest seeds, Heterotoxicity, Vigor. RESUMEN: La alelopatía se ha definido como una interacción química entre especies, por medio de metabólitos nombrados aleloquímicos. El objetivo de este estudio fue evaluar el potencial alelopático de los extractos acuosos de hojas y frutos de Pityrocarpa moniliformis (Benth.) Luckow & R. W. Jobson sobre la germinación de semillas y el crecimiento inicial de plántulas de Mimosa caesalpiniifolia Benth. Los extractos de hojas y de frutos de P. moniliformis fueron obtenidos por inmersión en agua destilada durante 24 horas, obteniendo las concentraciones de 0 (agua destilada), 25, 50, 75 y 100 g.L-1. La siembra fue realizada en papel toalla y las semillas mantenidas para germinar a 25 ° C con fotoperíodo de 12 horas. Las variables evaluadas fueron: porcentaje de germinación, índice de velocidad de germinación, longitud de la raíz principal y de la parte aérea de plántulas. La germinación de semillas de M. caesalpiniifolia no sufrió influencia de los extractos de P. moniliformis, pero su velocidad fue reducida. El extracto foliar redujo la longitud de la raíz a medida que se aumentó la concentración hasta 57 g.L-1, mientras que los extractos de los frutos proporcionaron una reducción hasta la concentración de 68 g.L-1. El extracto de hojas acarreó en el aumento de la longitud de la parte aérea de las plántulas, mientras que el extracto de los frutos proporcionó reducción hasta la concentración de 61,5 g.L-1. Los extractos acuosos de frutos y hojas de P. moniliformis no afectan la germinación de semillas de M. caesalpiniifolia, sin embargo hay efecto alelopático negativo sobre la velocidad y el crecimiento inicial de las plántulas de M. caesalpiniifolia.PALABRAS CLAVE: Aleloquímicos, Heterotoxicidad, Semillas forestales, Vigor.RESUMO: A alelopatia tem sido definida como uma interação química entre espécies, por meio de metabólitos denominados aleloquímicos. O objetivo deste estudo foi avaliar o potencial alelopático dos extratos aquosos de folhas e frutos de Pityrocarpa moniliformis (Benth.) Luckow & R. W. Jobson sobre a germinação de sementes e crescimento inicial de plântulas de Mimosa caesalpiniifolia Benth. Os extratos de folhas e de frutos de P. moniliformis foram obtidos por imersão em água destilada durante 24 h, obtendo-se as concentrações de 0 (água destilada), 25, 50, 75 e 100 g.L-1. A semeadura foi realizada em papel toalha e as sementes mantidas para germinar a 25 °C com fotoperíodo de 12 h. As variáveis avaliadas foram: porcentagem de germinação, índice de velocidade de germinação, comprimento da raiz principal e da parte aérea de plântulas. A germinação de sementes de M. caesalpiniifolia não sofreu influência dos extratos de P. moniliformis, porém sua velocidade foi reduzida. O extrato foliar reduziu o comprimento da raiz à medida que se aumentou a concentração até 57 g.L-1, enquanto os extratos dos frutos proporcionaram redução até a concentração de 68 g.L-1. O extrato de folhas acarretou no aumento do comprimento da parte aérea das plântulas, enquanto que o extrato dos frutos proporcionou redução até a concentração de 61,5 g.L-1. Os extratos aquosos de frutos e folhas de P. moniliformis não afetam a germinação de sementes de M. caesalpiniifolia, entretanto há efeito alelopático negativo sobre a velocidade e o crescimento inicial das plântulas de M. caesalpiniifolia.PALAVRAS-CHAVE: Aleloquímicos, Heterotoxidade, Sementes florestais, Vigor

Análise de sementes associado a aprendizagem de máquina para identificar espécies florestais nativas

Orientador: Prof. Dr. Antonio Carlos NogueiraCoorientadores: Profª. Drª. Dagma Kratz e Prof. Dr. Richardson RibeiroTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Agrárias, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Florestal. Defesa : Curitiba, 31/07/2023Inclui referênciasResumo: A identificação e caracterização de sementes nativas representam um desafio para o setor florestal devido à variabilidade de características morfobiométricas. Atualmente, as metodologias para a análise biométrica de sementes florestais são realizadas por especialistas humanos utilizando métodos tradicionais de medições, como os paquímetros e variáveis baseadas em tamanho. Nesse contexto, concebeu-se uma nova metodologia empregando técnicas de processamento de imagens digitais e aprendizado de máquina com base em características externas das sementes para possibilitar a identificação de espécies florestais. A pesquisa foi dividida em três capítulos distintos. No primeiro capítulo foi realizada uma análise bibliométrica para quantificar e analisar os estudos científicos que abordam a análise de imagens e o aprendizado de máquina aplicados às sementes, e com isso apontar os principais tópicos e lacunas existentes para pesquisas com sementes florestais com esse enfoque. Os resultados indicam um aumento significativo de publicações a partir de 2017, com foco predominante em espécies de culturas agrícolas. Esses estudos estão direcionados principalmente para a classificação, identificação/detecção de cultivares e avaliação da qualidade das sementes, em que apenas 6,6% das publicações abordam espécies florestais, evidenciando a necessidade de mais pesquisas nesse campo com espécies nativas. No segundo capítulo foi proposta uma metodologia de captura e processamento de imagens para caracterização e diferenciação de espécies florestais nativas. Os resultados demonstraram que a análise de imagens de sementes, por meio dessa metodologia, contribuiu para a caracterização e diferenciação de espécies florestais nativas do Brasil, o que apresenta implicações diretas nos aspectos silviculturais, ecológicos e genéticos. No terceiro capítulo foram aplicados diferentes classificadores de aprendizado de máquina associados à análise de imagens para identificar espécies florestais nativas com base em características morfobiométricas das sementes. Os resultados revelaram que é possível identificar espécies florestais nativas com taxa satisfatória de acurácia usando imagens de sementes e aprendizado de máquina. Recomenda-se o classificador de árvores de decisão para a identificação de espécies. Os resultados fornecem subsídios importantes para aprimorar a caracterização e identificação de espécies, o que pode ser aplicado em diversos campos. Por fim, este trabalho contribui para identificar espécies florestais nativas, por meio do desenvolvimento de uma metodologia de análise e processamento de imagens e da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina em sementes florestais.Abstract: The identification and characterization of native seeds represent a challenge for the forest sector due to the variability of morphobiometric characteristics. Currently, methodologies for the biometric analysis of forest seeds are carried out by human specialists using traditional measurement methods, such as calipers and variables based on size. In this context, a new methodology was conceived using techniques of digital image processing and machine learning based on external characteristics of the seeds to enable the identification of forest species. The research was divided into three distinct chapters. In the first chapter, a bibliometric analysis was carried out to quantify and analyze scientific studies that address image analysis and machine learning applied to seeds, and thereby point out the main topics and existing gaps for research with forest seeds with this focus. The results indicate a significant increase in publications from 2017 onwards, with a predominant focus on agricultural crop species. These studies are mainly focused on classification, identification/detection of cultivars and evaluation of seed quality, in which only 6.6% of publications address forest species, highlighting the need for further research in this field with native species. In the second chapter, a methodology for capturing and processing images for the characterization and differentiation of native forest species was proposed. The results showed that the analysis of seed images, using this methodology, contributed to the characterization and differentiation of forest species native to Brazil, which has direct implications for silvicultural, ecological, and genetic aspects. In the third chapter, different machine learning classifiers associated with image analysis were applied to identify native forest species based on morphobiometric characteristics of seeds. The results revealed that it is possible to identify native forest species with a satisfactory rate of accuracy using seed images and machine learning. The decision tree classifier is recommended for species identification. The results provide important subsidies to improve the characterization and identification of species, which can be applied in several fields. Finally, this work contributes to identify native forest species, through the development of an image analysis and processing methodology and the application of machine learning techniques in forest seeds