estimativa da produtividade e do estresse nutricional da cultura do milho usando imagens digitais...

ESTIMATIVA DA PRODUTIVIDADE E DO ESTRESSE

NUTRICIONAL DA CULTURA DO MILHO USANDO

IMAGENS DIGITAIS

EQUIPE:

Francisco de Assis de Carvalho Pinto - Orientador

Daniel Marçal de Queiroz - Conselheiro (DEA - UFV)

Nerilson Terra Santos - Conselheiro (DPI - UFV)

Carlos Alberto Alves Varella - Doutorando

Sistema de produção agrícola que leva em conta a variabilidade espacial

AGRICULTURA DE PRECISÃO

Imagens de satélitesSensores em colhedoras

Diversas tecnologias têm sido utilizadas para estimativa da variabilidade espacial em Agricultura de Precisão.

Diversos pesquisadores citam as Imagens Aéreas e a Visão Artificial como ferramentas promissoras para estimativa da variabilidade espacial em Agricultura de Precisão.

Visão artificial

CÂMERADIGITAL

Imagens Aéreas

Objetivo Geral da Pesquisa

Desenvolver classificadores para estimar a Variabilidade Espacial da Produtividade e do estresse nutricional de nitrogênio na cultura do milho a partir de informações obtidas em imagens digitais.

Capítulo I Avaliou-se a utilização de variáveis canônicas e de índices de

vegetação isoladamente no ajuste de modelos lineares para predizer estresse nutricional de nitrogênio na cultura do milho

Capítulo II Comparou-se dois tipos de classificadores para aplicação em sistemas

de visão artificial: um com base em modelos estatísticos e outro com base em modelos de redes neurais para estimar estresse nutriconal de nitrogênio na cultura do milho

Capítulo III Comparou-se desempenho de classificadores estatísticos e por redes

neurais para mapear a Variabilidade Espacial da Produtividade da cultura do milho, utilizando-se informações obtidas de imagens aéreas digitais

EMBRAPA - Sete Lagoas -MG

Delineamento : blocos ao acaso

5 tratamentos 0-30-60-90-120 N.

3 repetições.

Total de 15 imagens.

Estádios: V9, V12, V15 e R1.

Resolução Espacial = 0,1 mm.pixel-1

CAPÍTULO I

EXTRAÇÃO DE CARACTERÍSTICAS DE IMAGENS DIGITAIS PARA ESTUDO DO ESTRESSE NUTRICIONAL DE NITROGÊNIO

NA CULTURA DO MILHO

Câmara: DuncanTech MS 3100 (1392C x 1039L)

0,5 m

Por ocasião da aquisição das imagens foram feitas Leituras do SPAD

Nos estádios vegetativos foram amostradas as

folhas mais jovens totalmente expandidas e nos

estádios reprodutivos as folhas abaixo da

primeira espiga.

A amostragem foi feita conforme proposto por

PETERSON, et al.(1993).

CAPÍTULO II

DISCRIMINAÇÃO DE ESTRESSE NUTRICIONAL DE NITROGÊNIO USANDO IMAGENS DIGITAIS DA CULTURA DO

MILHOAs mesmas imagens do Capítulo I foram

divididas em novas 4 imagens.

Total de 60 imagens.

Estádios: V9, V12 e V15.

CAPÍTULO III

ESTIMATIVA DA VARIABILIDADE ESPACIAL DA PRODUTIVIDADE NA CULTURA DO MILHO USANDO IMAGENS

AÉREAS DIGITAIS

As imagens foram adquiridas de 1000 m de altura com a câmera instalada em

uma aeronave Cessna.

Resolução espacial 250mm.pixel-1

Nos estádios VT, R1 e V12 - 1o.Vôo-123

R1, R2 e VT - 2o. Vôo - 123

Área 1

Área 2

Área 3

Índices de vegetação estudados

NDVI RNIR GNIR ARVI SAVI GNDVI

Imagem RGB AZ -VD-VE

Imagem CIR IVP

ÍNDICES

Redução da Dimensionalidade do Vetor de Características

Essas combinações são denominadas Variáveis canônicas

CAN1=a1NDVI+a2RNIR+a3GNIR+a4ARVI+a5SAVI+a6GNDVI

CAN2=b1NDVI+b2RNIR+b3GNIR+b4ARVI+b5SAVI+b6GNDVI

CAN1=primeira variável; CAN2=segunda variável[a]=primeiro vetor canônico; [b]=segundo vetor canônico

As duas primeiras variáveis canônicas foram determinadas como:

A utilização dessa técnica teve como objetivos reduzir a dimensionalidade do vetor de características original e captar o efeito simultâneo dos índices de vegetação para discriminação dos níveis aplicados de N.

Seleção das Características

1a. Etapa) Análise de correlação - CORR - SAS Estudou-se a correlação das leituras do SPAD com as variáveis estudadas

(índices de vegetação isoladamente e varáveis canônicas dos índices)..

Teve como objetivo identificar variáveis espectrais capazes de predizer níveis de N na cultura do milho.

1. Análise de correlação 2. Ajustes de modelos de regressão 3. Predição de níveis de nitrogênio 4. Validação da predição

Foi feita em quatro etapas:

SPAD Índices e canônicasCORR

SPAD

N aplicado no solo Ajustou-se modelos lineares em função dos

níveis de N aplicados no solo, nos estádios em que a correlação das variáveis com o SPAD foi significativa.

2a. Etapa) Ajuste dos modelos de regressão - GLM - SAS

Os modelos que apresentaram resultado não significativo para o teste de Falta de Ajustamento e

Significativo para análise de variância da regressão

Foram selecionados para a predição de níveis de N.Índices e canônicas

3a. Etapa) Predição de níveis de nitrogênio (NETER et al., 1996)

Para predizer níveis de N aplicados no solo em função das características selecionadas (índices e canônicas), a variável independente (N) foi isolada nos modelos selecionados na etapa anterior.

0ˆpara,ˆ

ˆYX 11

0

e ˆˆY

10

X níveis de N obtidos pela predição inversa;

valores dos índices de vegetação preditos pelos modelos ajustados;

intercepto e regressor obtidos no ajuste dos modelos.

Modelo de 1o. grau

Metodologia semelhante foi utilizada para modelos de maior grau polinomial.

4a. Etapa) Validação da predição (GRAYBILL, 1976) Constituiu-se em ajustar um modelo linear de 1o. grau de níveis preditos de N

em função de níveis aplicados de N.

y = 0 + 1 xy = a + b x

020406080

100120140

0 50 100 150

N aplicado

N p

redi

to

A variável que resultou em teste F significativo para a regressão e teste FSPR não significativo foi considerada como uma variável espectral capaz de predizer níveis de N em um modelo linear.

FSPR = Teste F Simultâneo dos Parâmetros da Regressão

Teste F da Regressão

vetor

1

0

b

a

RESULTADOS E DISCUSSÃO Seleção das características

**=significativo a 1% de probabilidade.

Correlação das variáveis com as leituras do SPADEstádio NDVI RNIR GNIR GNDVI ARVI SAVI CAN1 CAN2

V9 0,67** -0,67** -0,77** 0,75** 0,65** 0,67** 0,79** 0,40V12 0,46 -0,46 -0,45 0,44 0,72** 0,45 0,72** 0,25V15 0,17 -0,17 -0,46 0,46 0,07 0,18 0,73** -0,13R1 0,35 -0,35 -0,25 0,24 0,46 0,35 -0,70** 0,15

ARVI Estádios V9-V12

NDVI-RNIR-GNIR-GNDVI-ARVI-SAVI Estádio V9

CAN1 Todos os estádios

Os resultados mostram que a análise discriminante canônica gerou uma variável espectral CAN1 correlacionada significativamente com as leituras do SPAD em todos os estádios estudados.

Ajuste dos modelos de regressão

VariávelEstádio

Modelo ajustadoF

FAF

RegR

2Eq.

Y = NDVI V9 0,001 N6735,0Y += ns * 0,25 (1)

Y = RNIR V9 N0008,01997,0Y -= ns * 0,25 (2)

Y = GNIR V9 2N0001,0N0047,06179,0Y +-= ns ** 0,58 (3)

Y = GNDVI V9 2N0001,0N0040,02361,0Y -+= ns ** 0,57 (4)

V9 N0017,07516,0Y -= ns * 0,26 (5)Y = ARVI

V12 N0007,09117,0Y += ns * 0,35 (6)

Y = SAVI V9 N0017,00069,1Y -= ns * 0,25 (7)

V9 32 N0001,0N0038,0N2232,06556,3Y +-+-= ns ** 0,79 (8)

V12 2N0004,0N0737,04927,2Y -+-= ns ** 0,59 (9)

V15 32 N0001,0N0061,02354,01731,1Y -+--= ns ** 0,86 (10)Y = CAN1

R1 N0473,08375,2Y -= ns ** 0,72 (11)ns=não significativo; **=significativo a 1% de probabilidade; *significativo a 5% de probabilidade.

Para todas as variáveis selecionadas na etapa anterior foi possível ajustar um modelo linear de regressão

Com FA não significativa Regressão significativa

NDVI-RNIR-ARVI-SAVI Estádio V925,0R 2

Indicando que esses índices não são bons preditores de níveis de N no solo para o estádio V9.

CAN1 Estádio V979,0R 2 =

Mostrando que a combinação linear dos índices foi mais sensível a níveis de N aplicados no solo do que os índices isoladamente.

0,59

0,86

0,720,79

0,4

0,6

0,8

1

V9 V12 V15 R1

Estádios fenológicos

R2

0,70

Queda não esperada durante o período vegetativo da cultura que pode ter sido devido a existência de um produto químico nas folhas durante a aquisição das imagens.

SCHLEICHER (2001)

CAN1

Níveis de N preditos em função dos níveis de N aplicados no solo

Variável Estádio Equação ajustadaF

RegTesteFSPR

R2 Eq.

NDVI V9 N0222,11333,0 N += ns - 0,50 (1)

RNIR V9 N0001,10008,0N +-= ns - 0,52 (2)

GNIR V9 N0722,12000,2N +-= ** ns 0,98 (3)

GNDVI V9 N9400,06667,0 N += ** ns 0,98 (4)

V9 N9989,07333,0 N += ns - 0,65 (5)ARVI

V12 N0000,10001,0 N += * ns 0,85 (6)

SAVI V9 N9975,00020,0 N += ns - 0,50 (7)

V9 N9944,0400,5N +-= ** ns 0,97 (8)

V12 N8256,04667,7 N += * ns 0,78 (9)

V15 N9822,04333,0N +-= ** ns 0,96 (10)CAN1

R1 N0000,10006,0N +-= * ns 0,79 (11)

ns=não significativo; *=significativo a 5% de probabilidade; **=significativo a 1% de probabilidade.

A variável CAN1 foi capaz de predizer níveis de N em todos os estádios fenológicos estudados.

Níveis de N preditos pela variável CAN1 versus níveis de N aplicados no solo

Estádio V9

y = 0,9944x - 5,4R2 = 0,97

-50

0

50

100

150

0 50 100 150

N Aplicado no solo

N P

redi

to

Estádio V12

y = 0,8256x + 7,4667R2 = 0,78

-50

0

50

100

150

0 50 100 150

N Aplicado no solo

N P

redi

to

Estádio V15

y = 0,9822x - 0,4333R2 = 0,96

-50

0

50

100

150

0 50 100 150

N Aplicado no solo

N P

redi

to

Estádio R1

y = x - 0,0006R2 = 0,79

-50

0

50

100

150

0 50 100 150

N Aplicado no solo

N P

redi

to

CONCLUSÕES

CAN1 correlação SPAD

CAN1 predizer Níveis de N aplicadosno solo

V9V12V15R1

Índices isolados

Análise discriminante canônica

Modelos para Predizer Níveis de N aplicados no solo na cultura do milho

TÉCNICA PROMISSORA

CAN1 Efeito reflectância do solo sobre o dossel da cultura

Variação da iluminação

MINIMIZOU

CAPÍTULO II

DISCRIMINAÇÃO DE ESTRESSE NUTRICIONAL DE NITROGÊNIO USANDO IMAGENS DIGITAIS DA CULTURA

DO MILHO

OBJETIVO Desenvolver e comparar dois tipos de classificadores para discriminar estresse nutricional de nitrogênio na cultura do milho em imagens digitais de alta resolução espacial.

ESTATÍSTICOS REDES NEURAIS

MODELOS

Índices de vegetação

Variáveis canônicas

EMBRAPA Milho e Sorgo - Sete Lagoas -MG

Mesmas imagens utilizadas no Capítulo I

MATERIAL E MÉTODOS

Foram adquiridas 15 RGB e 15 CIR em cada estádio - V9, V12, V15 Total de 60 imagens coloridas e 60 imagens

falsa-cor infravermelho

60 vetores ORIG = [NDVI RNIR GNIR ARVI SAVI GNDVI]

No total foram obtidos 120 vetores de características

60 vetores CAN = [CAN1 ... CANK]

Desenvolvimento do Classificador Estatístico

Com base noTeorema de Bayes

ESTATI_ORIG ESTATI_CAN

O Teorema de Bayes permite calcular a probabilidade a posteriori

j12

jpln2)jXX(j

')jXX(2

1jln

2

1)X(D

Foi obtida por meio da função discriminante quadrática:

Foram obtidas 5 funções discriminantes, uma para cada nível de N, sendo o objeto alocado na classe que apresentou maior valor de D2j.

Acurácia do classificador estatísticoFoi estimada pelo método da validação cruzada deixando um de fora,

proposto por LACHENBRUCH & MICKEY (1968).

As análises foram feitas no programa computacional SAS com o procedimento DISCRIM.

Desenvolvimento do classificador por redes neurais

Redes NeuraisRN_ORIG RN_CAN

Foram testadas seis arquiteturas de redes neurais

RN n1 n2

1 5 52 5 103 5 154 10 55 10 106 10 15

Treinamento das arquiteturas Foram treinadas no programa computacional MATLAB. Cada arquitetura foi

treinada com 10 inicializações dos parâmetros livres com o procedimento parada mais cedo (HAYKIN, 1999).

Ilustração do procedimento parada mais cedo

0 Número de ciclos

Amostra de treinamento

Amostra devalidaçãoPonto de parada

do treinamento

Err

o q

ua

drá

tico

mé

dio

(E

QM

)

Amostra detreinamento

49 vetores

Amostra devalidação

10 vetores

Amostra deteste

1 vetor

Amostra de treinamento - treinar as RN

Amostra de validação - interromper o treinamento

Amostra de teste - Não participou do treinamento. Utilizada para testar a acurácia de classificação

Acurácia de classificação por redes neurais Foi estimada pelo método da validação cruzada deixando um de fora,

proposto por LACHENBRUCH & MICKEY (1968).

60 amostras de teste eram apresentadas as RN que as classificadas em um dos cinco níveis de N. Selecionou-se a arquitetura que apresentou maior acurácia de classificação nas das inicializações.

Comparação entre acurácia dos classificadores As acurácias foram foram comparadas pelo teste F da análise de variância

utilizando-se o modelo estatístico inteiramente casualizado.

As médias foram comparadas pelo teste de Tukey ao nível de 5%.

As análise foram feitas no programa computacional SAS com o procedimento ANOVA.

Resultado não significativo pelo teste de Tukey

Médiasestatisticamente iguais

RESULTADOS E DISCUSSÃO

EstádioFenológico

Variávelcanônica

Proporçãoda variância

Proporção davariância

acumulada

CAN1 0,6185 0,6185CAN2 0,3070 0,9255CAN3 0,0657 0,9912

V9

CAN4 0,0088 1,0000

CAN1 0,8191 0,8191CAN2 0,0754 0,8944CAN3 0,0718 0,9663

V12

CAN4 0,0337 1,0000

CAN1 0,8321 0,8321CAN2 0,1242 0,9563CAN3 0,0234 0,9797

V15

CAN4 0,0203 1,0000

Redução da dimensionalidade

Proporção da variância acumulada das variáveis canônicas

As duas primeiras canônicas acumularam próximo de 90% da variância

CAN

CAN = [CAN1 CAN2]

Resultado da análise de variância das acurácias dos classificadores

FV GL SQ QM F

Estádios (E) 2 2746,77 1373,39 4,19*Classificador (C) 3 7101,44 2367,15 7,23**N 4 4999,12 1249,78 3,82**E x C 6 366,97 61,16 0,19ns

Resíduo 44 14410,76 327,52

Total 59 29625,06

A-56

B-51

A-67

0

10

20

30

40

50

60

70

80

V9 V12 V15

Estádios fenológicos

Acu

ráci

a (

%)

A média de acurácia não foi a mesma entre os diversos estádios (E)

Desenvolvimento e comparação dos classificadores

Queda significativa entre V9 e V12. Resultado não esperado dentro do período vegetativo.

Segundo SCHARF et al. (2000); DAUGHTRY et al. (2000) dentro do período vegetativo a medida que a planta se desenvolve espera-se uma melhor performance dos modelos para discriminar níveis de N.


Estádio V12

Evitar a aplicação de qualquer produto que altere a reflectância do dossel.

Estádio V9

A presença de manchas brancas pode ter causado a queda da acurácia no estádio V12, modificando a reflectância do dossel e acurácia dos classificadores.


FV GL SQ QM F


Resíduo 44 14410,76 327,52

Total 59 29625,06

B-46B-49

A-66A-72

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Acu

ráci

a (

%)

A média de acurácia não foi a mesma para todos os classificadores (C)


Classificador RN apresentou maior acurácia do que classificador estatístico.

Segundo HUANG & LIPPMANN (1987) e MARCHANT & ONYANGO (2003) em situações de não normalidade as RN podem superar os estatísticos.


FV GL SQ QM F


Resíduo 44 14410,76 327,52

Total 59 29625,06

Desenvolvimento e comparação dos classificadoresResultado da análise de variância das acurácias dos classificadores

FV GL SQ QM F


Resíduo 44 14410,76 327,52

Total 59 29625,06

Teste de normalidade dos vetores de características

Algumas variáveis não apresentaram distribuição normal, indicando que os vetores de características não apresentaram distribuição multinormal (KHATTREE& NAIK, 2000). O que pode explicar a pior acurácia do classificador estatístico.

ORIG = [NDVI RNIR GNIR ARVI SAVI GNDVI]CAN = [CAN1 CAN2]

0,84

0,88

0,92

0,96

1

Variáveis

Co

efic

ien

te d

e c

orr

ela

ção

(rQ

)

rQTab = 0,9836

A-67

B-54

B-42

A-63A-64

0

10

20

30

40

50

60

70

80

0 30 60 90 120

Níveis de N aplicados no solo

Acu

ráci

a (

%)



FV GL SQ QM F


Resíduo 44 14410,76 327,52

Total 59 29625,06

A média de acurácia não foi a mesma para

todos os níveis de N aplicados no solo (N)

Maiores acurácias para os níveis 0, 90 e 120

Diferença significativa entre 0-60 e 60 e 120, o que significa que os classificadores

apresentaram melhor desempenho para discriminar contrastes de 60 do que

contrastes de 30 Kg de N.ha-1.

AC (%) Comparação Tukey Nível de N

67 A 064 A 12063 A B 9054 A B 3042 B 60

Resultados do teste de Tukey para níveis de N aplicados no solo

CONCLUSÕES

Os classificadores por redes neurais apresentaram maiores acurácias do que os classificadores estatísticos.

A análise discriminante canônica não melhorou o desempenho dos classificadores.

Modelos de redes neurais apresentaram maior potencial para uso em sistemas de visão artificial do que modelos estatísticos para discriminar níveis de N na cultura do milho.

OBJETIVO

Desenvolver e comparar a acurácia de classificadores estatísticos e por redes neurais para mapear a variabilidade espacial da produtividade na cultura do milho para uso em sistemas de sensoriamento remoto.

ESTIMATIVA DA VARIABILIDADE ESPACIAL DA PRODUTIVIDADE NA CULTURA DO MILHO USANDO

IMAGENS AÉREAS DIGITAIS

CAPÍTULO III

Foram estudas três áreas situadas na Fazenda Experimental da UFV - Coimbra -MG

MATERIAL E MÉTODOS

Nessas áreas foram realizadas:Leituras do SPADAquisição de imagens aéreasAmostragem da produtividade

As leituras do SPAD foram realizadas conforme o esquema:

0,90m

5,40m

5,40m

10,00m

As leituras foram agrupadas em três classes gerando-se um mapa temático com três classes de SPAD que foi utilizado para definir a amostragem da produtividade.

Confecção dos mapas de leituras do SPAD Os mapas foram confeccionados utilizando-se a técnica de Krigagem

recomendada por VIEIRA (2000).

O estudo da dependência espacial foi feito avaliando-se o coeficiente de efeito pepita do semivariograma conforme proposto por CAMBARDELLA (1994).

Aquisição das Imagens

Para cadaClasse de SPAD

Blocos de pixels da imagem original

Número de blocos igual metade das leituras

SPAD

Imagens RGB e CIR de 40x40 pixel

Retirados em diferentes posições da imagem

Cálculo dos índices de vegetação - Capítulo I

Obtenção do Vetor de Características

= [NDVI RNIR GNIR ARVI SAVI GNDVI]

Avaliação do Vetor de Características A avaliação potencial do vetor de características para discriminar

níveis de produtividade foi feita pelo teste T 2 de Hotelling.

“Se a separação não for significativa, a procura de uma regra de classificação útil será provavelmente infrutífera” REGAZZI (2000).

Desenvolvimento do Classificador Estatístico

O classificador estatístico foi desenvolvido utilizando-se a análise discriminante.

As funções discriminantes foram obtidas no programa computacional SAS com o procedimento DISCRIM.

Desenvolvimento do Classificador por Redes Neurais

O classificador por redes neurais foi desenvolvido em 2 etapas

SELEÇÃO TREINAMENTO e

Estimativa da Acurácia

ARQUITETURAS

Testou-se 25 arquiteturas do tipo 6-n1-n2-3

6 elementos no vetor de entrada: índices de vegetação n1 e n2 número de neurônios nas camadas escondidas 3 elementos na camada de saída: classes de SPAD

12 vetores75%

das observações

25% das observações

A acurácia dos classificadores foi avaliada pelo coeficiente Kappa calculado da matriz de erros (CONGALTON e MEAD, 1983).

Estimativa da Variabilidade Espacial da Produtividade

Neste estudo utilizou-se vetores de características obtidos em posições na imagem correspondentes as leituras do SPAD no campo.

Esses vetores foram apresentados aos classificadores para estimar os níveis de produtividade..

Com os valores estimados, foi realizado um estudo de dependência espacial para confecção de mapas de produtividade.

estimativa da produtividade e do estresse nutricional da cultura do milho usando imagens digitais...

Documents