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Leaf epidermis images for robust identification of plants

Processo: 16/07733-1
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Publicações científicas - Artigo
Vigência: 01 de julho de 2016 - 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  Inteligência artificial  Reconhecimento de padrões 

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)

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