CLEMENTE, E. de P.

VIANA, J. H. M.

Portuguese

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  1  Método para estimativa de macroporosidade em lâminas delgadas de solos por meio de análise de imagens(1).   Eliane de Paula Clemente (2); João Herbert Moreira Viana(3)   (1) Trabalho executado com recursos da Embrapa  (2) Pesquisadora; Embrapa Solos; Rio de Janeiro, RJ; eliane.clemente@embrapa.br; (3) Pesquisador; Embrapa Milho e Sorgo, Sete Lagoas, MG; joao.herbert@embrapa.br   RESUMO: A micromorfologia é uma técnica que tradicionalmente vem sendo utilizada de forma qualitativa no estudo da gênese do solo e na avaliação e no monitoramento de diversas práticas agrícolas. Com o auxílio das técnicas de processamento e análise digital de imagem, a micromorfologia é capaz de fornecer resultados quantitativos de macroporosidade e composição, além de possibilitar a visualização das alterações estruturais causadas pelo uso do solo. Este trabalho teve por objetivo avaliar um método de análise de imagens e quantificação da macroporosidade utilizando os softwares gratuitos Image J e Hypercube.  Os resultados mostraram que o procedimento é simples e rápido e produz resultados compatíveis com os dados obtidos por métodos convencionais.   Termos de indexação: micromorfologia; estrutura de solos; porosidade.   INTRODUÇÃO  A micromorfologia tem sido, há décadas, importante ferramenta para o estudo de solos. Embora inicialmente de caráter basicamente descritivo e qualitativo, a disponibilidade de ferramentas e programas computacionais para análise e quantificação em imagens tem proporcionado a evolução para uma abordagem mais quantitativa. No entanto, dada a complexidade do meio em estudo e sua natural heterogeneidade, os procedimentos necessitam um contínuo desenvolvimento e adaptação, para que resultados reprodutíveis e acurados sejam obtidos. Outra demanda é a automação dos procedimentos para ganho de produtividade, em função do tempo necessário para separação de feições de interesse, quando se usam procedimentos totalmente manuais. Vários detalhes e peculiaridades dos métodos também precisam ser adequadamente entendidos, para se evitar o uso inadequado destas ferramentas. Este trabalho visa estabelecer procedimentos para quantificação da porosidade em lâminas delgadas de solo, a partir de imagens obtidas por microscopia ótica convencional, com o uso de programas científicos gratuitos de análise e tratamento de imagens disponíveis na Internet. O método visa auxiliar os procedimentos de análise e interpretação micromorfológica de lâminas delgadas, possibilitando a quantificação de regiões homogêneas por meio de algoritmos de classificação (semi) automática. Desta forma, à interpretação puramente qualitativa pode ser agregada a análise quantitativa de feições de interesse, e a extrapolação para volumes das áreas pode ser possível quando as condições de estereologia forem atendidas. Os procedimentos são descritos de forma a padronizar e permitir maior reprodutibilidade de resultados.   MATERIAL E MÉTODOS  Descrição do método da quantificação de poros O método foi desenvolvido para quantificação de regiões com características homogêneas e claramente discerníveis em imagens de lâminas delgadas para micromorfologia de solos, obtidas por meio de câmeras acopladas a microscópios óticos ou lupas binoculares, ou por meio de scanners de alta resolução. De forma resumida, inicialmente são aplicados tratamentos à imagem digital para redução de ruídos e realce de cores. Seguem-se a separação e quantificação de zonas similares da imagem por meio de algoritmo de classificação supervisionada. Esta classificação é interpretada por inspeção e comparação com a imagem original, e os valores de área para cada região homogênea são tabelados e computados.  No caso da porosidade em amostras de solos, a utilização de um corante na resina de impregnação para melhorar o contraste facilita a separação correta de áreas de poros e a correta interpretação de feições. Inicialmente são tomadas as imagens digitais e transferidas para o   2 computador. Recomenda-se que as imagens sejam gravadas e processadas em formatos de arquivo de imagem não comprimidos, como o TIFF. A imagem a ser processada deve então ser aberta e trabalhada no programa ImageJ (Abramoff  et al., 2004; Schneider et al., 2012; Rasbane, 2014).  Recomenda-se cortar as bordas da imagem para excluir das análises as partes da lâmina sem material ou com material muito fino, trabalhando-se apenas na parte central da imagem salvando-se como uma nova imagem TIF. Nesta nova imagem serão então feitos os demais procedimentos. Aplica-se o filtro de mediana para redução de ruído: Process>Filters>Median... (Radius=2.0). Procede-se ao ajuste de brilho e contraste (por ajuste visual): Image>Adjust>Brightness/contrast Salva-se a imagem gerada com novo nome. O procedimento de separação e quantificação da porosidade (ou outra feição de interesse) é feito usando-se o programa Hypercube (Pazak, 2015; http://www.erdc.usace.army.mil/Media/FactSheets/FactSheetArticleView/tabid/9254/Article/476681/hypercube.aspx). Abre-se a imagem no programa Hypercube. File>Open...>Load TIFF data Converte-se a imagem para o “cubo”: Image>Convert image>Color to cube>BRG Cube Nesta nova “imagem” com a extensão cube, procedesse à classificação: Function>Classify>Color to cube>BRG Cube Na caixa de opções (pop-up) assinalar o método “k-means”: Method>K means Clicar o botão de “options” e colocar o número de classes (a depender da análise, geralmente de 10 a 30): Number of classes>24 Clicar o botão de “Classify” e aguardar o processamento. Ao término do processamento, colocar a imagem em sua última camada usando os botões no canto superior esquerdo e converter para uma nova imagem TIF, salvando-a em seguida: Image>Convert image>Color to indexed>256. Gerar a tabela com as classes: Function>Plot>Histogram>Window (class map) Salvar a tabela do class map: File>Save Analisar na imagem classificada (”cube”), correndo o mouse sobre a mesma, identificando o número da classe que corresponde ao atributo de interesse, anotando o mesmo. Este número, que aparece quando o mouse está sobre o campo, é o mesmo da tabela “class map”, já salva, que poderá ser editada em planilha.     Aplicação Os procedimentos descritos foram aplicados a um conjunto de lâminas delgadas, proveniente dos perfis de solos amostrados na comunidade de Faraó em Cachoeiras de Macacu/RJ (Quadro 1).   Quadro 1 – Caracterização dos solos estudados     Estes perfis são provenientes de oito propriedades rurais, as quais representavam as diferentes cotas de relevo da comunidade e que apresentavam diferentes sistemas de produção, se destacando o cultivo de banana, aipim, pupunha e pasto. Os perfis estudados estão inseridos em diferentes propriedades rurais, as quais apresentam revelo bastante distinto. Os solos foram classificados como Latossolos e Cambissolos, sendo que em todas as propriedades que tiveram os solos classificados como Cambissolos, a banana é o principal componente do sistema produtivo. Já nos Latossolos, a produção é mais diversificada, com pastagem, pupunha e mandioca. Em cada propriedade foi aberta uma trincheira para descrição e coleta de um perfil de solo. Para a coleta das amostras a serem analisadas micromorfologicamente, coletou-se uma amostra indeformada, na profundidade de 10 a 20 cm do perfil de solo amostrado e confeccionadas lâminas delgadas de 2,5 x 1 cm (Figura 1).    3   Figura 1 – Imagens obtidas de lâminas delgadas em scanner V700 Photo, na resolução de 3600 dpi.    Cada amostra foi processada nos programas acima descritos gerando a sequência de transformação da imagem (Figura 2).   Figura 2 - Sequência de aplicação a lamina delgada de solo. a) Imagem inicial da lâmina; b) recorte tratado por filtragem e realce; c) imagem classificada; d) porosidade medida, em preto.  RESULTADOS E DISCUSSÃO  Foi possível separar a porosidade visível de forma rápida e sem necessidade de ajustes manuais pelo uso dos procedimentos descritos, de forma semi-automática. Os resultados obtidos (Quadro 2) indicam que a macroporosidade, medida por este método, foi afetada pelo uso do solo. O perfil 5, o único com pastagem, apresentou a menor porosidade. A maior porosidade foi a do perfil 2, um Cambissolo com produção de banana.  Nos demais perfis a macroporosidade é bastante semelhante. Os valores absolutos de porosidade passíveis de medida por este método são limitados pela resolução da imagem, daí a comparação com outros métodos, como os resultados da mesa de tensão, vão depender da magnificação e do tamanho da área medida, o que não limita o potencial para seu uso.   Quadro 2 – Macroporosidade avaliada pela análise de imagem nos perfis.     CONCLUSÕES  Foi possível obter a medida da macroporosidade de forma semi-automática e com procedimentos rápidos e padronizados. Os resultados indicam que o método apresenta potencial para aplicação em estudos de avaliação de uso do solo, mas é limitado pela resolução  da imagem utilizada.    REFERÊNCIAS  Abramoff, M.D., Magalhaes, P.J., Ram, S.J. "Image Processing with ImageJ". Biophotonics International, volume 11, issue 7, pp. 36-42, 2004.  Pazak, R. S. HyperCube Pictorial User’s Guide. (http://www.erdc.usace.army.mil/Portals/55/docs/CEERD-TV/HyperCube/HyperCube.pdf) acess., 29/03/2015 Rasband, W.S., ImageJ, U. S. National Institutes of Health, Bethesda, Maryland, USA, http://imagej.nih.gov/ij/, 1997-2014 Schneider, C.A., Rasband, W.S., Eliceiri, K.W. "NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis". Nature Methods 9, 671-675, 2012.   4  

Método para estimativa de macroporosidade em lâminas delgadas de solos por meio de análise de imagens.

http://www.alice.cnptia.embrapa.br/bitstream/doc/1026054/1/2015042.pdf

Método para estimativa de macroporosidade em lâminas delgadas de solos por meio de análise de imagens.

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