Leaf epidermis images for robust identification of plants

• Processo: 16/07733-1
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Publicações científicas - Artigo
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2016
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2016
• Área do conhecimento: Ciências Biológicas - Botânica - Morfologia Vegetal
• Pesquisador responsável: Odemir Martinez Bruno
• Beneficiário: Odemir Martinez Bruno
• Instituição Sede: Instituto de Física de São Carlos (IFSC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Análise de imagens Anatomia vegetal Inteligência artificial Reconhecimento de padrões
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Análise de imagens | epiderme foliar | identificação de plantas | Inteligência Artificial | Reconhecimento de Padrões | Anatomia Foliar

Resumo

Este artigo propõe uma metodologia para análise de plantas e identificação baseada na extração de características de textura a partir de imagens microscópicas de epiderme da folha. Todas as experiências foram efetuadas utilizando 32 espécies de plantas com 309 amostras de superfície epidérmica capturadas por microscópio óptico acoplado a uma câmara digital. Os resultados dos métodos computacionais que utilizam características de textura foram comparados com a abordagem convencional, onde as medições quantitativas de células estomáticas (densidade, comprimento e largura) foram obtidos manualmente. A abordagem de análise de imagens da textura da epiderme alcançou uma taxa de sucesso de mais de 96%, enquanto a taxa de sucesso foi de cerca de 60% para medições quantitativas tiradas manualmente. Além disso, verificou-se a robustez do método proposto para plasticidade fenotípica natural de estômatos, analisando amostras da mesma espécie cultivados em diferentes ambientes. Os métodos de textura foram robustos, mesmo quando se considera a plasticidade fenotípica de células estomáticas com uma diminuição de 20% na taxa de sucesso, por outro lado, as medidas tradicionais provaram ser totalmente sensíveis, com uma diminuição de 77%. Os resultados da comparação entre a abordagem computacional e as medições quantitativas convencionais levam-nos a descobrir como sistemas computacionais são vantajosas e promissora em termos de resolução de problemas relacionados com a Botânica, tais como a identificação de espécies. (AU)