CRUVINEL, P. E.

SANTOS, A. P. de O.

RCAAP - Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal

Desenvolvimento de um modelo de descritores de imagens para reconhecimento de padrões de plantas invasoras (folhas largas e folhas estreitas).

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fOrganização/XI Encontro deModelagemComputacional17 a 19 de novembro de 2008OrganizadoresJosé Adilson de CastroAlexandre S. FranciscoFrancisco D. Moura Neto( RealizaçãoEscola de EngenhariaIndustrial Metalúrgica deVolta Redonda/UFF/!ApoioCNPqPUVREditoraIEdUFFISBN 978-85-228-0487-0;,1/,:l////DESENVOLVIMENTO DE UM MODELO DE DESCRITORES DE IMAGENSPARA RECONHECIMENTO DE PADRÕES DE PLANTAS INVASORAS(FOLHAS LARGAS E FOLHAS ESTREITAS)Ana Paula de Oliveira Santos- ana...santos@dc.ufscar.brUniversidade Federal de São Carlos, Departamento de Computação - CCET13565-905 - São Carlos, SP, BrasilPaulo E. Cruvínel- cruvinel@cnpdia.embrapa.brEmbrapa Instrumentação AgropecuáriaCP 741 13560-970 São Carlos, SP,BrasilResumo. No Brasil ainda é embrionário o desenvolvimento deferramentas de reconhecimentode pragas e plantas invasoras, capazes de auxiliar a tomada de decisão e indicar o risco nalavoura. Este trabalho apresenta um modelo para o desenvolvimento de descritores utilizandotécnicas de processamento digital de imagens para o estabelecimento de uma técnica específicade reconhecimento de padrões de folhas largas e estreitas de plantas invasoras. O resultadoproporcionará a configuração de uma base de informação para o auxílio à tomada de decisãoem processos de pulverização agrícola.Palavras-chave: Descritores, Reconhecimento de Padrões, Plantas Invasoras1. INTRODUÇÃOA linha de estudos relacionados ao uso de visão computacional para o auxilio à tomadade decisão em ambiente agrícola para controle de plantas invasoras, também conhecidas comoplantas daninhas, despertou a atenção de diversos pesquisadores por todo o mundo preocupadoscom o grande número de trabalhos publicados em controle químico e poucos estudos relaciona-dos à biologia de suas plantas.O desequilíbrio ocasionado por variáveis ambientais toma propícia a explosão populacionalde certas plantas no ambiente agrícola, podendo ocasionar infestação de plantas invasoras. Apartir de informações ambientais, pode-se inferir qual o nível de risco de uma cultura ser atacadapor alguma praga. A partir da praga já instalada, pode-se inferir a capacidade de dispersão damesma pela cultura. A previsão das pragas, com base em protocolos que viabilizem o seureconhecimento com taxa mínima de erro, auxiliará em modelos que viabilizem o combate dasmesmas, avisando o agricultor quanto à ocorrência para que medidas necessárias de prevençãocomo a dispersão de defensivos agrícolas em regiões precisas seja executada.O aumento substancial no uso de herbicidas tem sido uma tendência crescente para com-pensar as deficiências do controle mecânico tradicional (Felton et al., 1991).Pesquisadores têm buscado meios para reduzir a quantidade de defensivos e o impactosobre o meio ambiente. A variabilidade espacial das plantas invasoras tem sido objeto de estudocom o objetivo de diminuir o volume de defensivos aplicados com base no uso de mapeamentodas áreas infestadas (Willis & Stoller, 1990; Chancellor & Goronea, 1994; Tian et al., 1999).A agricultura de precisão, também conhecida como Precision Agriculture, Precision Farm-ing ou ainda Site-Specific CropManagement, reúne o uso de tecnologias para o manejo de solo,insumos e culturas, de modo adequado às variações espaciais e temporais em fatores que afetama produtividade das mesmas, com o objetivo de aumentar a eficiência produtiva (Tschiedel &Ferreira, 2002).Dentre as ferramentas utilizadas na agricultura de precisão destaca-se o sensoriamento re-moto, muito utilizado para o mapeamento de áreas de cultura e estimação do rendimento dasmesmas. Entretanto, nos últimos anos a pesquisa tem sido direcionada para o monitoramentodas condições da cultura como, por exemplo, a identificação das deficiências nutricionais daplanta, ocorrência de pragas e doenças, classificação e quantificação de plantas invasoras, den-tre outros (Goel et a1.,2000). A detecção de plantas invasoras através do sensoriamento remotoorbital ainda possui limitações quanto à resolução espacial e temporal. Acredita-se que existepotencial para utilização de sistemas de visão artificial como sensores para coleta de dadosem agricultura de precisão (pinto et al., 1999). Tais sistemas são constituídos, basicamente,por uma câmera conectada a um computador por meio de uma placa de aquisição de vídeo,e por programas computacionais específicos de processamento de imagens para extração dasinformações desejadas.2. METODOLOGIAo modelo desenvolvido é parte de um projeto temático em agricultura de precisão, de-senvolvido pela Embrapa em parceria com outras instituições do Brasil e exterior, e tem porobjetivo aplicar técnicas de visão computacional e processamento de imagens para o reconhe-cimento de plantas invasoras presentes na cultura do milho (Zea mays).Foram consideradas imagens georeferenciadas adquiridas por câmera digital e pré-proces-sadas para obter uma melhor qualidade da imagem. Uma técnica de textura, baseada no usode matriz de co-ocorrência, foi vista para selecionar apenas as plantas invasoras presentes naimagem. A partir deste ponto foram vistos alguns descritores para definição e diferenciaçãodas folhas largas e estreitas. Para a classificação foi utilizada uma técnica baseada em Bayes,que proporciona percentuais de identificação dos padrões de folhas largas e estreitas, utilizadoscomo elemento para inferir volumes diferenciados de herbicidas a serem lançados nos respec-tivos quadros das imagens adquiridas.2.1 Aquisição da imagemÉ feita através de uma câmera digital, em posição perpendicular ao solo, sob condiçõesnaturais de iluminação e durante o crescimento da cultura, em áreas amostradas do campo deprodução e em intervalos de tempo pré-determinados, em função da espécie cultivada conside-rada.2.2 Pré-processamentoNesta etapa a imagem é preparada para o processamento efetivo, através da equalizaçãodo histograma, cujo objetivo é melhorar o contraste da imagem, e da técnica de filtragem damediana, responsável pela suavização da imagem, eliminando os ruídos da mesma.2.3 Análise de texturaÉ utilizado um método estatístico baseado na extração das características texturais da ima-gem através da matriz de co-ocorrência dos níveis de cinza (GLCM - Grey Levei CoocurrenceMatrix). Uma GLCM é uma matriz de tamanho Ng x Ng, onde Ng é o número de níveis decinzas, definida para um deslocamento de uma distância d junto com uma determinada direção().A entrada p( i, j) desta matriz é o número de ocorrências de um par de níveis cinza, i e j, paraum deslocamento e ângulo especificados. Uma vez que a GLCM é definida, vários descritorestexturais podem ser obtidos (Haralick et al., 1973), tais como entropia, energia, contraste, ho-mogeneidade e correlação. Neste trabalho foi considerado o descritor de correlação, definido aseguir:Correlação: é uma medida do grau de associação linear (negativa ou positiva) entre duasvariáveis quantitativas. A correlação mede a dependência linear de um nível de cinzaem relação aos vizinhos.L L (ij) . p(i,j) - J-LxJ-LyCorrelacao = _l_O _J=-' _ (1)onde J-Lx e J-Ly representam as médias nas direções x e y, respectivamente e Ux e uy repre-sentam os desvios padrões.2.4 Descritores para as folhasSão utilizados alguns descritores de forma e baseados em momentos, e o que irá diferir osdescritores de folhas largas e os de folhas estreitas são os valores dos mesmos, mas em ambosos casos, o conjunto de descritores será o mesmo. Os descritores utilizados são:Redondez: é uma razão baseada nos descritores de área e perímetro, onde o perímetro mede aquantidade de pixels em tomo do contorno do objeto e a área refere-se a área do interiordo objeto, computada como o número total de pixels dentro do objeto, incluindo seucontorno. O resultado é a medida de redondez do objeto, dada por um valor entre O e 1.A maior razão é 1, quando o objeto é um círculo perfeito, com a diminuição da razão, oobjeto parte de uma forma circular.R d d 47r x Areae on ez=----Perimetro(2)onde Perimetro =1= O.Circularidade: também é obtida por uma razão dos descritores de perímetro e área, sendorepresentada pela fórmula a seguir:C· 1 id d Perimetro2ircu art a e = Area (3)onde Area =1= O.Elongação: é uma razão computada pela distância da largura do menor eixo dividida peladistância do comprimento do maior eixo, sendo que o maior eixo é a direção ao longo daqual a forma é mais alongada, e o menor eixo é a linha mais longa que pode ser traçadadentro do objeto, mantendo perpendicularidade com o eixo principal. O resultado é amedida da elongação do objeto, dada por um valor entre O e 1, onde a razão igual a 1significa que o objeto é aproximadamente de forma quadrada ou redonda, e conforme arazão vai diminuindo, mais alongado é o objeto.El larguraongacao=comprimento(4)onde comprimento =1= O.Momentos Invariantes: são descritores úteis em problemas de reconhecimento de padrões, epara análise de formas. Usando N momentos, por exemplo, a imagem pode ser represen-tada como um ponto em um espaço de vetor N-dimensional. Um conjunto de momentosinvariantes a translação, rotação e mudança de escala, foi apresentado por Hu (1962) e éapresentado abaixo:4>1 = 'TI20+ 'TI024>2 = ('TI20 + 'TI02)2 + 4'T1~14>3 = ('TI30 - 3'T112)2 + (3'T121 - 'TI03?4>4 = ('TI30 + 3'T112)2 + ('Tl21 + 'TI03)24>5 = ('TI30 - 3'T112) ('TI30 + 'TI12) [('TI30 + 'TI12)2 - 3('TI21 + 'TI03)2] +(3'T121 - 'TI03)('TI21 + 'TI03) [3('TI30 + 3'T112)2 - ('Tl21 + 'TI03?]4>6 = ('TI20 - 'TI02) [('TI30 + 'TI12? - ('f/21 + 'TI03?] + 4'T111('TI30 + 'TI12)('TI21 + 'TI03)ch = (3'T121 - 'TI30)('TI30 + 'TI12) [('TI30 + 'TI12)2 - 3('TI21 + 'TI03?] +(3'T112 - 'TI30) ('TI21 + 'TI03) [3('TI30 + 3'T112)2 - ('TI21 + 'TI03)2] (5)2.5 ClassificaçãoPara a classificação é utilizada a teoria de decisão de Bayes, que é uma das teorias funda-mentais para o problema de classificação de padrões, pois o assunto é posto em termos de suasprobabilidades (Duda et al., 2001).3. DISCUSSÃO DO MODELOo presente modelo será utilizado como ferramenta de apoio para a tomada de decisão emprocessos de pulverização agrícola, visando a diminuição da quantidade de defensivos aplicada,e conseqüentemente o impacto ambiental, no controle de plantas invasoras presentes na culturado milho (Zea m~s).A partir da metodologia apresentada na seção anterior foi criado o diagrama ilustrado nafigura 1, no qual constam a etapa de aquisição das imagens, sendo elas georeferenciadas eadquiridas por câmera digital; pré-processamento, para eliminação de ruídos e equalizaçãovisando um ajuste de ambiente e contraste; análise de textura para selecionar apenas as plan-tas invasoras presentes na imagem; descritores, para o reconhecimento do tipo de folha (largaou estreita); e classificação para proporcionar os percentuais de identificação para inferir volu-mes diferenciados de herbicidas a serem lançados, ou seja, técnicas específicas para combateàs plantas invasoras de folhas largas e às plantas de folhas estreitas. Também foi incluída umaetapa que armazena em um repositório as imagens adquiridas e processadas nas várias partesdo processo de análise.Dados a metodologia e o diagrama, foi estruturado um pseudo-código geral do modelo, queé apresentado na figura 2, no qual constam as seguintes etapas:Aquisição da imagem: dois tipos de imagens foram considerados. Primeiramente, para aanálise dos descritores, foram consideradas imagens das folhas individuais (um tipo defolha por imagem) para a seleção dos descritores que melhor distingüem as espécies deplantas (folhas largas e folhas estreitas) e depois imagens da plantação, com cultura, eplantas invasoras, sob condições naturais de iluminação.variáveisng: inteiro {Número de níveis de cinza da imagem}fim-variáveisBeginvariáveistamMasc: inteiromc[ng] [ng]: inteirodeslocamento, ângulo: inteirovetorDesc[4]: realfim-variáveil:;{Aquisição da imagem}Beginleia (imagem)end;{Pré-Processamento da imagem}BeginequalizaHistograma(imagem){Fi1tragem}leia (tamMasc)filtroMediana(imagem,tamMasc)end;{Bloco de Análise de Textura}Beginmc <- matrizCoOcorrencia(imagem,deslocamento,ângulo)classifica(correlação(mc»end;{Bloco de Reconhecimento de Padrões}Begin{Descritores}BeginvetorDesc[O]vetorDesc[l]vetorDesc[2]vetorDesc[3]end;{Classifi cação}BeginclassificaçãoBayes(vetorDesc)end;end;end.redonez(area(imagemForma),perimetro(imagemForma»retangular(area(imagemForma),areaCE(imagemForma»elongação(larg(imagemForma),compr(imagemForma»momento (imagemForma)Figure 2: Pseudo-código do modelo apresentado.Banco de imagens: foi adicionado para armazenar as imagens adquiridas e processadas du-rante todas as etapas do processo, visando manter um histórico das mesmas para análisesfuturas.Como já mencionado anteriormente, a cultura escolhida para o estudo de caso do modelo éa cultura do milho (Zea mays), sendo que pretende-se reconhecer dois tipos de plantas de folhaslargas, e dois tipos de folhas estreitas. Os tipos escolhidos são os mais comuns na cultura emquestão, sendo a leiteira e o picão-preto, Euphorbia heterophylla L. e Bidens pilosa, respectiva-mente, plantas de folhas largas, e o capim-colchão e o capim-carrapicho, Digitaria sanguinalisScop. e Cenchurus echinatus L., respectivamente, plantas de folhas estreitas.AgradecimentosEste trabalho é desenvolvido com o apoio da Embrapa Instrumentação Agropecuária (SãoCarlos/SP), Embrapa Milho e Sorgo (Sete LagoaslMG) e Conselho Nacional de Desenvolvi-mento Científico e Tecnológico (CNPq).REFERÊNCIASChancellor, W. J. & Goronea, M. A., 1994. EfIects of spatial variability of nitrogen, moistureand weeds on the advantages of site-specific applications for wheat. Transactions 01 theASAE, vol. 37, n. 3, pp. 717-724.Duda, R O., Hart, P. E., & Stork, D. G., 2001. Pauern classification. Wiley New York.Felton, W. L., Doss, A. F., Nash, P. G., & McCloy, K. R, 1991. A microprocessor controlledtechnology to selectively spot spray weeds. In Proceedings 01the Automated Agricultural forthe 21st Century Symposium, pp. 427-432, December 1617, Chicago.Goel, P. K., Prasher, S. O., Patel, R M., Smith, D. L., & DiTommaso, A., 2000. Airbomeoptical remote sensing for detection ofweed infestation in site-specific management offieldcrops. Technical Report Paper No. 0003056, Intemational Meeting ofthe American Societyof Agricultural Engineers (ASAE).Haralick, R, Shanrnugam, K., & Dinstein, 1., 1973. Textural features for image c1assification.IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 3, n. 6, pp. 610-621.Hu, M. K., 1962. Visual partem recognition by moment invariants. Information Theory, IEEETransactions on, vol. 8, n. 2, pp. 179-187.Pinto, F. A. C., Jr, D. G. S., Queiroz, D. M., & Gomide, R. L., 1999. Visão artificial naagricultura de precisão. Avanços na Agricultura de Precisão no Brasil no período, vol. 2001,pp.309-316.Tian, L., Reid, J. F., & Hummel, J. W., 1999. Development of a precision sprayer for site-specific weed management. Transactions-American Society 01Agricultural Engineers, vol.42, pp. 893-902.Tschiedel, M. & Ferreira, M. F., 2002. Introdução à agricultura de precisão: conceitos e vanta-gens. Ciência Rural, vol. 32, n. 1.Willis, B. D. & Stoller, E. W., 1990. Weed suppression for vegetation management in com andsoybeans. Proc. N Centr. Weed. Sei. Soe, vol. 45, n. 9.A DESCRIPTORS DEVELOPMENT MODEL FOR WEED RECOGNITION(WIDE AND NARROW LEAVES)Abstract: In Brazil, the development of tools for weeds and plague recognition capable of help-ing decision making and risk detection in crops .fields is still embryonic. This paper introduces adescriptors development model using digital image processing techniques for the establishmentof a specific technique of weed recognition, wide and narrow leaves. The result wil/ provide theconfiguration of an information base for aiding decision making in agric sprays.Keywords: Descriptors, Pattern Recognition, Weed

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