Orientador: José Raimundo de Souza Passos / Banca: Osvaldo Cesas Pinheiro de Almeida / Banca: Luis Hilario Tobler Garcia / Banca: Tadeu Antonio Fernandes da Silva Júnior / Banca: Rogerio Antonio de Oliveira / Resumo: O setor florestal brasileiro e, principalmente, o setor de árvores plantadas tem suma importância para a economia do Brasil. Nessa cadeia produtiva, os viveiros florestais são os responsáveis por fornecer as mudas utilizadas em reflorestamentos, sendo que esses fornecem matéria prima para as indústrias de energia e papel e celulose. Dessa forma, o adequado manejo e a prevenção de doenças nas plantas comercializadas ocupam um lugar de destaque na produção dos viveiros. A Mancha Foliar Bacteriana (MFB) do eucalipto é uma doença preocupante para a produção de mudas de eucalipto, visto que sua incidência, sem o devido tratamento, pode levar a grandes perdas. A reflectância foliar de plantas pode ser um indicador para as respostas a diversos fenômenos biofísicos e bioquímicos em plantas. Este trabalho desenvolveu classificadores baseados em Inteligência Artificial para discriminar a ocorrência da mancha foliar bacteriana, assim como determinar sua severidade e seu período de latência, utilizando imagens digitais e assinaturas espectrais das folhas de eucalipto. Mudas de eucalipto foram inoculadas com uma suspensão de bactérias Xanthomonas spp. e suas assinaturas espectrais e imagens digitais foram coletadas durante oito dias consecutivos. Mudas de eucalipto não inoculados foram utilizados com controle negativo. Os dados coletados foram analisados utilizando técnicas estatísticas e de inteligência artificial, a fim de se obter a severidade da doença, seu período de latência, distin... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Brazilian forestry sector has great importance to the Brazilian economy. Forest nurseries are responsible for supplying the seedlings used in reforestation, which provide raw material for the energy, pulp and paper industries. Adequate management and prevention of diseases in plants is important for nurseries. Bacterial leaf spot of eucalyptus is a worrying disease for the production of seedlings, since its incidence, without treatment, causes losses. Leaf reflectance can be an indicator for the responses to various biophysical and biochemical phenomena in plants. The objective of this work was to develop classifiers based on artificial intelligence to discriminate the existence of the bacterial disease of the leaf spot, as well as to determine its severity and period of latency using digital images and spectral signatures of eucalyptus leaves. Eucalyptus seedlings were infected with Xanthomonas spp. and their spectral signatures and digital images were collected during eight consecutive days. Collected data were analyzed using statistical and artificial intelligence techniques, obtain the severity of the infection, latency period distinction between healthy and infected seedlings. computational models showed good results for the discrimination between diseased and healthy plants, allowing the presymptomatic detection of the disease. Severity of the disease was better adjusted by the statistical models of multiple linear regression. Computational and statistical tools should be used together to obtain best results in the classification of diseases and the prediction of their severity. / Doutor
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000918583 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Favan, João Ricardo, 1986. |
| Contributors | Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agronômicas (Campus de Botucatu). |
| Publisher | Botucatu, |
| Source Sets | Universidade Estadual Paulista |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | text |
| Format | 76 p. : |
| Relation | Sistema requerido: Adobe Acrobat Reader |
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