CITRUSVIS - Um sistema de visão computacional para a identificação do fungo Guignardia citricarpa, causador da mancha preta em citros

Autor(es)

Mário Augusto Pazoti

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB)
• Data de defesa: 2005-04-27

Membros da banca

Odemir Martinez Bruno; João do Espírito Santo Batista Neto; Jose Dalton Cruz Pessoa

• Orientador: Odemir Martinez Bruno
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Indexada em: Banco de Dados Bibliográficos da USP-DEDALUS
• Localização: Universidade de São Paulo. Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação. Biblioteca Prof. Achille Bassi; ICMSC/T; P348ci

Resumo

As pragas e doenças apresentam-se como um desafio para a citricultura brasileira em razão do impacto económico que elas causam à produção. Neste trabalho é dado destaque à doença da mancha preta (MPC), causada pelo fungo Guignardia citricarpa. Essa doença provoca lesões no fruto, depreciando-o no mercado de frutas in natura, além de causar amadurecimento e queda precoce. Um dos principais agravantes da doença é a demora no aparecimento dos sintomas, sendo muito importante detectar a presença dos esporos do fungo no pomar, antes que os sintomas apareçam. Dessa maneira, há a possibilidade de se controlar a doença de forma eficaz, aplicando-se quantidades menores de fungicidas e, consequentemente, reduzindo os custos da produção e os efeitos deletérios ao meio-ambiente. Atualmente, a detecção desses esporos é realizada por meio da análise de amostras coletadas nos pomares. Essa análise é efetuada por especialistas que realizam a identificação e a contagem dos ascósporos manualmente. Com o objetivo de automatizar esse processo, um conjunto de técnicas para a análise das imagens e a caracterização dos ascósporos do fungo a partir da forma foi estudado e comparado. Dentre as técnicas, a curvatura e os descritores de Fourier apresentaram resultados bastante satisfatórios e foram utilizados na implementação do protótipo de um sistema de visão computacional - o CITRUSVIS, que analisa e identifica os ascósporos existentes nas imagens dos discos de coleta. (AU)

• Processo FAPESP: 03/04826-9 - Um sistema de visao artificial para identificar o fungo guignardia citricarpa, causador da mancha preta (mpc) em citros.
• Beneficiário: Mário Augusto Pazoti
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado