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Diagnose nutricional de plantas de milho através de visão artificial
ISBN-13: 9783639896602 / Portugalski / Miękka / 2013 / 136 str.
A pesquisa visou avaliar a metodologia do projeto Tree Vis para determinar a nutricao de ferro, boro, zinco e cobre em plantas de milho submetidas a doses desses nutrientes. Foram utilizados tratamentos constituidos pela omissao, 1/5, 2/5 e a dose completa dos elementos com quatro repeticoes em cada fase de coleta, sendo essas V4, V7 e R1. Os experimentos foram realizados em casa de vegetacao, em cultivo hidroponico, conduzidos em vasos com solucao nutritiva. Foi determinada a producao de massa seca da parte aerea e do sistema radicular, alem da determinacao dos teores dos nutrientes nas folhas indicativas dos estadios fenologicos de cada epoca de coleta. Em cada estadio foram coletadas imagens das folhas indicativas e novas atraves de um scanner para as analises de visao artificial. As doses crescentes dos nutrientes promoveram maior producao de massa seca na parte aerea e nas raizes e reduziram a producao quando utilizada a dose maxima do nutriente. O sistema de visao artificial mostrou-se promissor na identificacao de deficiencia de ferro com 77,5% de acerto, boro com 81,7% de acerto, zinco com 81,0% e cobre com 57,2 % de acerto, tendo identificado as com boa confiabilidade.
A pesquisa visou avaliar a metodologia do projeto Tree Vis para determinar a nutrição de ferro, boro, zinco e cobre em plantas de milho submetidas a doses desses nutrientes. Foram utilizados tratamentos constituídos pela omissão, 1/5, 2/5 e a dose completa dos elementos com quatro repetições em cada fase de coleta, sendo essas V4, V7 e R1. Os experimentos foram realizados em casa de vegetação, em cultivo hidropônico, conduzidos em vasos com solução nutritiva. Foi determinada a produção de massa seca da parte aérea e do sistema radicular, além da determinação dos teores dos nutrientes nas folhas indicativas dos estádios fenológicos de cada época de coleta. Em cada estádio foram coletadas imagens das folhas indicativas e novas através de um scanner para as análises de visão artificial. As doses crescentes dos nutrientes promoveram maior produção de massa seca na parte aérea e nas raízes e reduziram a produção quando utilizada a dose máxima do nutriente. O sistema de visão artificial mostrou-se promissor na identificação de deficiência de ferro com 77,5% de acerto, boro com 81,7% de acerto, zinco com 81,0% e cobre com 57,2 % de acerto, tendo identificado as com boa confiabilidade.
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