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Imagens digitais aplicadas para diferenciação do status de nitrogênio em alface.

Hortic. bras., v. 28, n. 2 (Suplemento - CD Rom), julho 2010 3964S

LEÃO AB; MARTINS AD; DELGADO RC; COELHO FS; FONTES, PCR; BRAUN H. Imagens digitais aplicadaspara diferenciação do status de nitrogênio em alface. 2010. Horticultura Brasileira 28: S3964-S3969.


Armindo Bezerra Leão1, Adalvan Daniel Martins1; Rafael Cool Delgado1; Fabrício Sil-va Coelho1; Paulo Cezar Rezende Fontes1; Heder Braun1

Universidade Federal de Viçosa, UFV, 36570-000, Viçosa-MG, [email protected],[email protected], [email protected], [email protected], [email protected],[email protected].

RESUMO

Este trabalho teve como objetivoimplementar um algoritmo para um classificadordo status de nitrogênio na cultura da alface, comaquisição de imagens digitais, discriminandodiferentes doses de nitrogênio. O trabalho foiconduzindo em casa de vegetação daUniversidade Federal de Viçosa, Viçosa–MG, emsistemas hidropônicos. Os tratamentos foramdispostos em blocos casualizados, perfazendosete tratamentos (0,5; 4,0; 8,0; 12; 14; 16 e 18mmol L

-1), com quatro repetições, cada parcela

foi representados por uma planta por vaso de 2,5dm³. As imagens foram adquiridas aos 52 diasda emergência. De acordo com os resultadosobtidos, verificou-se que as plantas submetidasa dosagens mais baixas de nitrogênio, 0,5 mmolL

-1, obtiveram menor reflectância, com o aumento

das dosagens a reflectância respondeusignificativamente, sendo que se observoumelhores resultados nas dosagens de 12 a14mmol L

-1 Os resultados da classificação pelo

método proposto neste trabalho, para a análiseestado nutricional em N da alface demonstrougrande aplicabilidade. Através dos resultadosobtidos podemos concluir: a técnica utilizadademonstrou ser bastante eficaz na classificaçãodo status do nitrogênio da cultura da alface sobstress deste nutriente; foi possível classificar asdoses mais eficientes sobre a reflectância e notamanho da cultura.

Palavras-chave: Lactuta sativa L.,agricultura de precisão, classificadorestatístico.

ABSTRACT

Applied digital images for differentiationof the nitrogen status in lettuce.

This work had as objective to implementan algorithm for a classifier of the nitrogen statusin the culture of the lettuce, with acquisition ofdigital images, discriminating different doses ofnitrogen. The work was leading in house ofvegetation of the Federal University of Viçosa,Viçosa-MG, in hidropônicos systems. Thetreatments had been made use block-type toperhaps, with seven treatments (0,5; 4,0; 8,0;12; 14; 16 and 18 mmol L

-1), with four repetitions,

each parcel was represented by a plant for 2,5vase of dm ³. The images had been acquired tothe 52 days of the emergency. In accordancewith the gotten results, reflectance was verifiedthat the submitted plants the dosages lowest ofnitrogen, 0,5 mmol L

-1, had gotten minor

reflectance, with the increase of the dosagesanswered significantly, being that 14mmol L

-1

was observed better resulted in the dosages of12 the results of the classification for the methodconsidered in this work, for the analysis beennutricional in N of the lettuce demonstrated greatapplicability. Through the gotten results we canconclude: the used technique demonstrated tobe sufficiently efficient in the classification of thestatus of nitrogen of the culture of the lettuceunder stress of this nutrient; it was possible toclassify the doses most efficient on thereflectance and in the size of the culture.

Keywords: Lactuta sativa L., precisionfarming, statistical classification



A alface (Lactuta sativa L.) é uma boa fonte de vitaminas e sais minerais, destacando-se por seu elevado teor de vitamina A. É adaptada a clima ameno, sendo própria para cultivono inverno, época que atingem as maiores produções em regiões tropicais, a limitação docultivo no verão é a baixa qualidade do produto que eleva o preço nesse período (Delistoianov,1997). O aumento de sua produção está diretamente relacionada com o aumento do consumo,função da crescente elevação populacional e mudança no hábito alimentar (Cortez et al.,2002). No Brasil, é a mais comercializada e atualmente é explorada em todo território nacional,tanto em solo como em sistemas hidropônicos, sendo a principal cultura utilizada emhidroponia (Lopes et al. 2003). A alface é dentre as folhosas, a que apresenta teores maiselevados de nitrogênio e cálcio sendo que, a extração destes nutrientes por tonelada produzidade alface é de aproximadamente 2,51 kg e 0,82 kg, respectivamente (Furlani et al., 1978). Onitrogênio é o nutriente que mais interfere no crescimento vegetativo da alface, tambémresponsável pela inibição da absorção de cálcio (Shear, 1975). Por outro lado, as modernascultivares cada vez mais selecionadas para determinados fins, têm apresentado respostasdiferenciadas a doses de nutrientes, sugerindo estudos específicos antes de seremencaminhadas ao produtor. Ajustes no programa de fertilização nitrogenada de uma culturapode ser adquirido pelo correto monitoramento e diagnóstico do estado nutricional desta(Huett et al., 1997) que envolve tradicionalmente a análise dos teores de N na matéria secade folhas e posterior interpretação dos resultados. Porém, a utilização da análise foliarapresenta limitações, como o tempo gasto entre a tomada das amostras e a obtenção dosresultados. Técnicas de sensoriamento remoto têm demonstrado serem eficazes porcapturarem informações espectrais dos pigmentos das plantas in locum, mensurando areflectância da cultura pela correlação significativa entre a intensidade do verde e o teor declorofila com a concentração de N na folha. O presente trabalho teve como objeto aimplementação de um algoritimo para um classificador de analise de imagens digitais quedetermine o status nutricional em plantas de alface, submetidas a diferentes níveis de N.

MATERIAL E MÉTODOS

O experimento foi conduzido, entre junho e julho/2008, em casa de vegetação daUniversidade Federal de Viçosa, Viçosa (MG). A variedade de alface utilizada foi ‘Regina’,cultivada em sistema hidropônico. As soluções nutritivas foram calculadas com base noproposto por Steiner, 1984. Utilizou-se delineamento experimental em blocos casualizadoscom 4 repetições. Cada parcela foi constituída por um recipiente plástico contendo umaplanta, disposto em bancadas separadas por uma distancia de 0,25 cm entre as mesmas.Foram confeccionadas tampas de placas de isopor revestidas com papel alumínio parasustentação das plantas. Os tratamentos constaram de variações nos teores de N dassoluções nutritivas, sendo 0,5; 4; 8; 12; 14; 16; 18 mmol L

-1 fornecidos na forma de nitrato. As

soluções de crescimento vegetativo, para os demais elementos continham: 1,0; 7,0; 4,48; e2,5 mmol L

-1 de P, K, Ca e Mg, respectivamente e o S fornecido na concentração de 3,5 e 2,5

mmol L-1; micronutrientes nas concentrações de 45; 32; 46; 2; 0,9 e 0,2 mmol L

-1 para Fe,

Mn, B, Zn, Cu e Mo, respectivamente. As imagens foram adquiridas aos 52 dias da emergênciadas plantas, entre 10 e 12 h e em presença luz solar. Durante aquisição das imagens foiimplementado um sistema de sensoriamento remoto constituído por um conjunto de câmerasdigitais (monocromática e colorida). Utilizou-se sistema de aquisição de imagens o STH-



DCSG-VAR/-C stereo head do fabricante Videre Design (Califórnia, EUA), sistemaestereoscópico composto por duas câmeras, distanciadas de 13,5 cm, que capturavam duasimagens, simultaneamente, da mesma cena, sendo uma monocromática e outra colorida,atuavam sempre duas a duas. Na câmera monocromática foi acoplado filtro óptico que limitavaa faixa do espectro que sensibilizava o sensor da câmera. Para limitar a faixa do verde,utilizou-se um filtro passa banda centrado no comprimento de onda 535 nm e com largura de100 nm, para a faixa do vermelho foi utilizado um filtro passa banda centrado no comprimento660 nm com largura também de 100 nm e para a faixa do infravermelho próximo NIR utilizou-se um filtro passa alta com início no comprimento de onda de 695 nm e término aos 1050nm. As câmeras foram conectadas a um microcomputador portátil através de cabosconectados em uma placa de interface digital PCMCIA card IEEE 1394.

O padrão das lentes utilizadas foi C-mount com distância focal de 2,8 mm. As imagensforam salvas no formato BMP (Bitmap) com dimensão de 320 (V) x 240 (H) pixels, utilizandoo software SRI’s Small Vision System (SVS) fornecido pelo próprio fabricante das câmeras.O sensor das câmeras formadores das imagens era o imageador CMOS MT9V022 noformato de 1/3’’. O ajuste das características das câmeras em tempo de exposição, ganhoe correção do gamma, foram 50, 17 e 1, respectivamente, por meio do software das câmeras.O ajuste do foco foi mantido o mesmo durante todas as aquisições, posicionado no NEARda lente.

A abertura do diafragma para entrar da luz foi regulada antes do início da aquisiçãodas imagens. O processamento das imagens e implementação de algoritmo para diferenciaçãodas respostas do nitrogênio na cultura foi realizado utilizando o programa computacionalMatlab, versão R2008a, para Windows Vista, versão 32 bits. O “status” nutricional da alfacefoi identificado com base na classificação do vetor de características. No presente trabalho,foi testado um classificador estatístico, descrito por Gonzales & Woods (1992). Considerandoa mesma probabilidade a priori de ocorrência das sete doses de níveis de nitrogênio, oclassificador foi composto por um conjunto de funções discriminantes:

(1)

em que:

J - classe de estresse nutricional, 1 a 5;

dj - função discriminante da classe j;

Cj - matriz de covariância da classe j;

det Cj - determinante da matriz de co-variância da classe j;

X - vetor de características;

mj - vetor de características médio da classe j, e

T - símbolo que representa a transposta de uma matriz.

Foram desenvolvidas três funções discriminantes, uma para cada classe de estressenutricional, de forma que um vetor desconhecido X foi atribuído à classe j, que apresentou omaior valor da função discriminante d

j (X).

O classificador estatístico também foi utilizado para a definição do melhor vetor decaracterísticas.



RESULTADOS E DISCUSSÃO

Os resultados da descriminação logística com programa de processamento de imagensdigitais, com a classificação das imagens obtidas na cultura da alface, estão apresentadosnas Figuras 1 - 7. As três classes utilizadas para o classificador nas imagens foram: bancada;tampa com papel alumínio e plantas da alface. Para efeito de classificação foram consideradasno algoritmo que a bancada e a tampa com papel alumínio eram denominadas como brancoafim de melhor destacar as plantas em questão. Obtiveram-se resultados satisfatórios daclassificação pelo método proposto na análise das plantas com sintomatologia de falta eexcesso de nitrogênio. De acordo com os resultados obtidos, verifica-se na Figura 1 que asplantas submetidas a dosagens mais baixas de nitrogênio, 0,5 mmol L

-1, apresentaram

menor reflectância (Figuras 1C e D) e menores tamanhos (Figura 1D). Aumentando asdosagens houve aumento nas respostas da reflectância, sendo que se observou melhoresresultados principalmente nas dosagens de 12 a 14mmol L

-1 (Figuras 4 e 5), sendo esta a

dosagem ideal da solução nutritiva empregada de acordo com a formulação de Steinener(1984); observa-se nas mesmas figuras uma diferenciação e melhor conformação no tamanhoe estrutura das folhagens, atribuição desejada na qualidade da hortaliça no mercado. Já nasmaiores dosagens (Figuras 6 e 7) houve menor reflectância, representado (Figuras 6C –7C), isso talvez sendo indicativo a problemas a alto de stress conferida pelo o nitrogênio. Asinformações extraídas do classificador para ambas as dosagens foi representativo conforme(Figuras 1 a 7). O classificador (Figuras 1 - 7, item D), demonstra menores tamanhos com asmenores dosagens do nitrogênio, uma vez que o nitrogênio é um nutriente que faz parte daformação de tecidos acarretando maiores índices de área foliar quando fornecidos de formaideal para a planta. A cor verde das plantas está diretamente associada com o teor de clorofilafoliar e este altamente relacionado com a concentração de nitrogênio na maioria das plantas(Blakmer et al., 1996), uma maior quantidade de clorofila, por conseguinte uma maiorreflectância.

O olho enxerga a cor verde da folha devido, principalmente, às moléculas de clorofilaa (verde-azulada) e b (verde-amarelada) que refletem mais o verde e absorvem mais o azule o vermelho e pouco o verde. De acordo com os resultados obtidos no presente, concluímosque: A técnica utilizada demonstrou ser bastante eficaz na classificação do status do nitrogêniona cultura da alface. Foi possível classificar as doses mais eficientes sobre a qualidade daalface no concernente ao tamanho.

REFERÊNCIAS

BLAKMER, TM.; SCHERPERS, J. S.; VARVEL, G.E E.; MEYER, G. E. 1996. Analysis ofaerial photography for itrons stress with corn field. Agronomy Journal, 88: 729-733.

CORTEZ, LAB.; HONÓRIO, SL.; MORETTI, CL. 2002. Resfriamento de frutas e hortaliças.Brasília: Embrapa Informação Tecnológica. 17-35.

DELISTOIANOV, F. 1997. Produção, teores de nitrato e capacidade de rebrota de cultivaresde alface, sob estufa, em hidroponia e solo, no verão e outono. Viçosa: UFV, 76 p. (Tesemestrado).



HUETT, DO.; MAIER, NA.; SPARROW, LA.; PIGGOTT, TJ. 1997. Vegetables. In: REUTER,DJ.; ROBINSON, JB. (eds) Plant Analysis: an interpretation manual. Collingwood, Australia:CSIRO. p. 385-464

GONZALEZ, RC.; WOODS, RE. 1992 Processamento de imagens digitais. São Paulo: EditoraEdgard Blücher Ltda. 509p

LOPES, MC.; FREIER, M.; MATTE, JC.; GATNER, M.; FRANZENER, G.; NOGAROLLI, EL.;MARTINEZ, HEP. 1997. Formulações de soluções nutritivas para cultivos hidropônicoscomerciais. Jaboticabal: FUNEP. 31p.

SHEAR, CB. 1975. Calcium related disorders of fruits and vegetables. Hort Science. 10: 361-365.

SOARES, I. 2002. Alface; cultivo hidropônico. Fortaleza: UFC. 50p.

STEINER, AA. 1984. The universal solution. In: INTERNATIONAL CONGRESS ON SOILLESSCULTURE, 6. Proceedings... Lunteren: ISOSC. p. 633-649.

Figura 1. Imagens, 0,5 mmol L-1

de N. (a) Imagem original colorida, (b) imagem original monocromática,(C) junção das imagens colorida e monocromática, e (D) imagem original classificada. [Images, 0,5 mmolL-1 de N. (A) Original image colorful, (B) monochromatic original image, (C) junction of the images colorfuland monochromatic and (D) classified original image.]. UFV, Viçosa, 2008.

Figura 2. Imagens, aplicação de 4 mmol L-1

de N. (A) Imagem original colorida, (B) imagem originalmonocromática, (C) junção das imagens colorida e monocromática e (D) imagem original classificada. [Images,application of 4 mmol L-1 de N. (A) Original image colorful, (B) monochromatic original image, (C) junctionof the images colorful and monochromatic and (D) classified original image.]. UFV, Viçosa, 2008.

Figura 3. Imagens, 8 mmol L-1

de N. (A) Imagem original colorida, (B) imagem original monocromática, (C)junção das imagens colorida e monocromática e (D) imagem original classificada.[ Images, 8 mmol L-1 deN. (A) Original image colorful, (B) monochromatic original image, (C) junction of the images colorful andmonochromatic and (D) classified original image]. UFV, Viçosa, 2008.




de N. (A) Imagem original colorida, (B) imagem original monocromática,(C) junção das imagens colorida e monocromática, e (D) imagem original classificada. [Images, 12 mmol L-1 de N. (A) Original image colorful, (B) monochromatic original image, (C) junction of the images colorfuland monochromatic and (D) classified original image.]. UFV, Viçosa, 2008.


de N. (A) Imagem original colored, (B) imagem original monocromática, (C)junção das imagens colorida e monocromática, e (D) imagem original classificada. [Images, 14 mmol L-1de N. (A) Original image colored, (B) monochromatic original image, (C) junction of the images colorful andmonochromatic, and (D) classified original image.]. UFV, Viçosa, 2008.


de N. (A) Imagem original colorida, (B) imagem original monocromática,(C) junção das imagens colorida e monocromática e (D) imagem original classificada. [Images, 16 mmol L-1 de N. (A) Original image colorful, (B) monochromatic original image, (C) junction of the images colorfuland monochromatic and (D) classified original image.] UFV, Viçosa, 2008.


de N. (a) Imagem original colorida, (b) imagem original monocromática, (c)junção das imagens colorida e monocromática, (d) imagem original transformada de rgb para hsv e (e)imagem original classificada. [Images, 18 mmol L

-1 de N. (a) Original image colored, (b) monochromatic

original image, (c) junction of the images colorful and monochromatic, (d) original image transformed of rgbfor hsv and (e) classified original image.]. UFV, Viçosa, 2008.

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