“Bicentenário da Independência: 200 anos de ciência, tecnologia e inovação no Brasil e 96 anos de contribuição da UFV”.
8 a 10 de novembro de 2022
Trabalho 17625
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Engenharia agrícola |
| Setor | Departamento de Engenharia Agrícola |
| Bolsa | Não se Aplica |
| Conclusão de bolsa | Não |
| Primeiro autor | Fabiana Campos Resende |
| Orientador | ANDRE LUIZ DE FREITAS COELHO |
| Outros membros | Bruno da Silva Marques, Flávia Ramos Ferrari |
| Título | Comparação de ferramentas computacionais para determinação de área foliar |
| Resumo | Atualmente o principal método utilizado para medir a área foliar é o escaneamento da folha em estudo e o processamento da imagem no programa de computador ImageJ. Porém, a falta de acesso e portabilidade de um escâner e computador, em condições de campo, inviabiliza a utilização dessa ferramenta computacional. Com isso, aplicativos estão sendo desenvolvidos para dispositivos móveis com função de medir área foliar. O conhecimento sobre a precisão, exatidão e usabilidade dessas ferramentas computacionais para a determinação da área foliar é fundamental. Esse conhecimento subsidia a tomada de decisão referente à escolha da ferramenta computacional adequada. Dessa forma, objetivo desse trabalho foi comparar diferentes ferramentas computacionais em folhas de diversos tamanhos, texturas e formatos, usadas para determinação de área foliar. Para a realização da pesquisa foram coletadas folhas de quatro espécies vegetais, sendo elas: Mangifera indica (manga Ubá), Coffea arabica (café arábica), Paspalum notatum (grama batatais) e Phaseolus vulgaris (feijão). Para cada espécie foram coletadas cinco folhas para a determinação de sua área. A medida referência foi obtida no software ImageJ e comparada com a área foliar medida pelos aplicativos Leaf Area, LeafByte, LeafIt, LeafScan e Petiole. Para comparar a exatidão e precisão das ferramentas computacionais em estudo, as cinco folhas das quatro espécies foram coletadas no momento das leituras. Primeiramente foi feito o escaneamento da folha e calculou-se a área no ImageJ, usando uma resolução de imagem de 300 DPIs. Posteriormente, leu-se a área foliar em cada aplicativo. O celular foi posicionado de forma estática em um suporte, com uma altura fixa de 25 cm e para fotografar usou-se o sistema de captura de imagem interno de cada aplicativo. Escolheu-se trabalhar com a planificação das folhas através de uma placa de vidro transparente. Após o processamento das imagens e o tratamento estatístico dos dados, observou-se que os aplicativos tendem a apresentar menor erro relativo e variância ao medir área foliar de espécies com dimensões maiores (relação comprimento x largura), formas elípticas ou ovais, cores escuras e texturas mais grossas, como a folha do café. Além disso, foi possível verificar que os aplicativos tem maior imprecisão ao medir a área foliar de folhas pequenas e lineares, como a gramínea. Outro ponto importante foi a constatação de que existem ferramentas eficientes e aplicáveis in situ para diferentes sistemas operacionais, como o LeafIt no Android e o LeafByte no iOS. Desse modo, considerando somente a diferença relativa entre as áreas foliares medida no software e nos aplicativos, o Petiole mostrou-se mais preciso apresentando um erro médio menor. |
| Palavras-chave | ImageJ, apliativos para dispositivos móveis, melhoramento genético |
| Forma de apresentação..... | Painel |
| Link para apresentação | Painel |
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