Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1028847
Research center of Embrapa/Collection: Embrapa Soja - Artigo em anais de congresso (ALICE)
Issue Date: 2015
Type of Material: Artigo em anais de congresso (ALICE)
Authors: BARBEDO, J. G. A.
GODOY, C. V.
Additional Information: JAYME GARCIA ARNAL BARBEDO, CNPTIA; CLAUDIA VIEIRA GODOY, CNPSO.
Title: Automatic classification of soybean diseases based on digital images of leaf symptoms.
Publisher: In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 10., 2015, Ponta Grossa. Uso de VANTs e sensores para avanços no agronegócio: anais. Ponta Grossa: Universidade Estadual de Ponta Grossa, 2015.
Pages: 10 p.
Language: en
Notes: SBIAgro 2015.
Keywords: Classificação de doenças
Color transformation
Disease classification
Folhas de soja
Imagem digital
Processamento de imagens digitais
Soybean leaves
Transformação de cor
Description: ABSTRACT; This paper presents an algorithm for automatic classification of diseases that produce symptoms in soybean leaves. The algorithm is based on digital image processing techniques and on a modified pairwise voting system that yields, at its output, a list of diseases with the respective likelihoods of being present in that leaf. Only color information is used, which is done by transforming the original RGB format into the HSV, L*a*b* and CMYK color spaces, and then extracting the intensity histograms from the grayscale representations of each one of the ten resulting channels. The capabilities of the algorithm were stressed by considering nine different diseases, and the results revealed that most diseases can be distinguished, however in some cases the symptoms are so closely related that information other than visual may be necessary for a reliable estimation. RESUMO: Este artigo apresenta um algoritmo para classificação automática de doenças que produzem sintomas em folhas de soja. O algoritmo é baseado em técnicas de processamento digital de imagens e em um sistema de votação por pares que produz, em sua saída, uma lista de doenças com as respectivas probabilidades de estarem presentes naquela folha. Apenas informação de cor é usada, o que é feito transformando o formato RGB original nos espaços de cor HSV, L*a*b* e CMYK, e então extraindo os histogramas de intensidade das representações em escala de cinza de cada um dos dez canais resultantes. As capacidades do algoritmo foram testadas a fundo pela inclusão de nove doenças diferentes, e os resultados revelaram que a maior parte das doenças pode ser distinguida, porém em alguns casos os sintomas são tão similares que informações além das visuais podem ser necessárias para uma estimativa confiável.
Thesagro: Doença de planta
NAL Thesaurus: Soybeans
Plant diseases and disorders
Year: 2015-11-18
Appears in Collections:Artigo em anais de congresso (CNPSO)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
automatic.godoy.2015.pdf1,48 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open

FacebookTwitterDeliciousLinkedInGoogle BookmarksMySpace