USPLeaf: automatic leaf area determination using a computer vision system (2020)
- Authors:
- USP affiliated authors: PEREIRA, LILIAN ELGALISE TECHIO - FZEA ; TECH, ADRIANO ROGERIO BRUNO - FZEA ; MEIRA, LUIZ ANTÔNIO - FZEA
- Unidade: FZEA
- Subjects: PROCESSAMENTO DE IMAGENS; ÍNDICE DE ÁREA FOLIAR; VISÃO COMPUTACIONAL
- Keywords: Detecção de borda; Segmentação de imagens; Extração de informações
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Sistemas de visão computacional baseados no processamento de imagens digitais têm sido propostos como ferramentas alternativas aos métodos tradicionais de estimativa de área foliar, substituindo etapas mais demoradas e medições manuais. No entanto, muitas aplicações disponíveis ainda se baseiam na determinação manual das dimensões foliares ou requerem intervenções excessivas do usuário para obter resultados. O USPLeaf foi planejado para processar imagens de amostras de folhas individuais ou múltiplas e determinar automaticamente a área foliar sem intervenção do usuário. A acurácia nas medidas da área foliar do software foi comparada com os resultados obtidos pelo método padrão, utilizando planímetro eletrônico (LI-3100). As espécies vegetais capim Mavuno (MAV, híbrido de Urochloa) e Macrotyloma axillare (MAC) foram escolhidas por possuírem diferentes formatos do limbo foliar. O dispositivo de captura de imagem utilizado foi a câmera de um smartphone. Quando utilizado uma figura padrão (quadrado em papel preto) de 9 cm², o LI-3100 e o USPLeaf obtiveram elevada acurácia e precisão, com área média de 8,90 e 9,00 cm² e desvio padrão de 0,17% e 0,00%, respectivamente. A taxa relativa de erro para as espécies variou de -6,37 a 2,25%. A análise de regressão indicou que o software foi uma ferramenta precisa na estimativa da área foliar (R² = 0,983 para MAV e 0,977 para MAC), mas apontou que amostras inferiores a 25 cm² para gramíneas e 15 cm² para leguminosas devem ser evitadas. O software pode ser usado como ferramenta automatizada na análise imagens visando a determinação da área foliar
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Revista Ciência Agronômica
- ISSN: 0045-6888
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 51, n. 4, art. e20207300, p. 1-10, 2020
-
ABNT
MEIRA, Luiz Antonio et al. USPLeaf: automatic leaf area determination using a computer vision system. Revista Ciência Agronômica, v. 51, n. 4, p. 1-10, 2020Tradução . . Disponível em: http://ccarevista.ufc.br/seer/index.php/ccarevista/article/view/7300/1930. Acesso em: 24 abr. 2024. -
APA
Meira, L. A., Pereira, L. E. T., Santos, M. E. R., & Tech, A. R. B. (2020). USPLeaf: automatic leaf area determination using a computer vision system. Revista Ciência Agronômica, 51( 4), 1-10. Recuperado de http://ccarevista.ufc.br/seer/index.php/ccarevista/article/view/7300/1930 -
NLM
Meira LA, Pereira LET, Santos MER, Tech ARB. USPLeaf: automatic leaf area determination using a computer vision system [Internet]. Revista Ciência Agronômica. 2020 ; 51( 4): 1-10.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://ccarevista.ufc.br/seer/index.php/ccarevista/article/view/7300/1930 -
Vancouver
Meira LA, Pereira LET, Santos MER, Tech ARB. USPLeaf: automatic leaf area determination using a computer vision system [Internet]. Revista Ciência Agronômica. 2020 ; 51( 4): 1-10.[citado 2024 abr. 24 ] Available from: http://ccarevista.ufc.br/seer/index.php/ccarevista/article/view/7300/1930 - Methods of image acquisition and software development for leaf area measurements in pastures
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