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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Análise de folhas de tabaco afetadas por CVC via técnicas de ranqueamento e re-ranqueamento = Analysis of tobacco leaves affected by CVC via ranking and re-ranking techniques
Title Alternative: Analysis of tobacco leaves affected by CVC via ranking and re-ranking techniques
Author: Teixeira, Queila Valentim Martins de Souza, 1981-
Advisor: Carvalho, Marco Antonio Garcia de, 1970-
Abstract: Resumo: A Clorose Variegada dos Citros (CVC) é uma doença que afeta boa parte da produção de citros no Brasil, provocando expressivo prejuízo econômico à agricultura. Usualmente, é necessário conhecer o grau dessa doença na cultura de citros a fim de identificar o melhor tratamento. A análise de textura das folhas das plantas infectadas por meio de técnicas de processamento digital de imagens consiste em uma importante abordagem para análise do grau de comprometimento da cultura afetada pela CVC. Este trabalho propõe uma abordagem de análise de folhas de tabaco através do ranqueamento de imagens, uma técnica importante da área de Content-Based Image Retrieval (CBIR). Os ranqueamentos são calculados a partir de duas funções de distância, a Euclidiana e a de Canberra. As imagens são analisadas através de três descritores de textura: GLCM, LBP e Haralick. Com o intuito de melhorar os resultados obtidos foi aplicado um algoritmo de aprendizado não-supervisionado, o RL-Sim (RankedLists-Similarities), que consiste na obtenção de um novo ranqueamento a partir daquele inicialmente calculado. Experimentos foram realizados utilizando um conjunto de imagens cedido pelo Instituto Agronômico de Campinas (IAC). A performance dos métodos propostos é comparada à classificação manual realizada, de acordo com o grau de infecção da planta. Os resultados experimentais demonstram que a abordagem proposta atingiu níveis de eficiência da ordem de 37,33% a48,37% de acordo com a métrica Precision, indicando a necessidade de novos estudos afim de tornar esta abordagem totalmente adequada ao auxílio da análise de folhas de plantas infectadas

Abstract: The Citrus Variegated Chlorosis (CVC) affects a significant part of citrus production in Brazil and causes expressive economic loss to agriculture. Usually, it is necessary to know the degree of this disease in the citrus to identify the best and correct treatment. The texture analysis of the leaves of infected plants by means of digital image processing techniques is an important method to analyze the degree of impairment affected by CVC. This paper proposes an approach to analyze tobacco leaves using image ranking, an important technique from the Content-Based Image Retrieval (CBIR) domain. Rankings are computed through two distance functions: Euclidean and Canberra. The images are analyzed by using three texture descriptors: GLCM, LBP and Haralick. With the intention of improving the retrieved results, an unsupervised distance learning algorithm was applied, the RL-Sim (RankedLists-Similarities), which consists in obtaining a new ranking from the one that was initially computed. Experiments were performed using a set of images provided by the Instituto Agronômico de Campinas (IAC). The performance of the methods is compared to the manual image classification, according to the degree of CVC infection. Experiment results demonstrate that the proposed approach achieved eficiency levels from 37,33% to 48,37% according to the Precision metric, which indicates the need of new studies to make sure this approach is totally proper to be used as an assistance to the analysis of infected plant leaves
Subject: Recuperação de imagens baseada em conteúdo
Ranqueamento
Re-ranqueamento
Descritor de imagem
Análise de textura
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: TEIXEIRA, Queila Valentim Martins de Souza. Análise de folhas de tabaco afetadas por CVC via técnicas de ranqueamento e re-ranqueamento = Analysis of tobacco leaves affected by CVC via ranking and re-ranking techniques. 2018. 1 recurso online (109 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Limeira, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/331519>. Acesso em: 3 set. 2018.
Date Issue: 2018
Appears in Collections:FT - Tese e Dissertação

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