USPLeaf: Determinação automática da área foliar usando visão computacional

RESUMO

Sistemas de visão computacional baseados no processamento de imagens digitais têm sido propostos como ferramentas alternativas aos métodos tradicionais de estimativa de área foliar, substituindo etapas mais demoradas e medições manuais. No entanto, muitas aplicações disponíveis ainda se baseiam na determinação manual das dimensões foliares ou requerem intervenções excessivas do usuário para obter resultados. O USPLeaf foi planejado para processar imagens de amostras de folhas individuais ou múltiplas e determinar automaticamente a área foliar sem intervenção do usuário. A acurácia nas medidas da área foliar do software foi comparada com os resultados obtidos pelo método padrão, utilizando planímetro eletrônico (LI-3100). As espécies vegetais capim Mavuno (MAV, híbrido de Urochloa) e Macrotyloma axillare (MAC) foram escolhidas por possuírem diferentes formatos do limbo foliar. O dispositivo de captura de imagem utilizado foi a câmera de um smartphone. Quando utilizado uma figura padrão (quadrado em papel preto) de 9 cm², o LI-3100 e o USPLeaf obtiveram elevada acurácia e precisão, com área média de 8,90 e 9,00 cm² e desvio padrão de 0,17% e 0,00%, respectivamente. A taxa relativa de erro para as espécies variou de -6,37 a 2,25%. A análise de regressão indicou que o software foi uma ferramenta precisa na estimativa da área foliar (R² = 0,983 para MAV e 0,977 para MAC), mas apontou que amostras inferiores a 25 cm² para gramíneas e 15 cm² para leguminosas devem ser evitadas. O software pode ser usado como ferramenta automatizada na análise imagens visando a determinação da área foliar.

Palavras-chave:
Processamento de imagem; Detecção de borda; Segmentação de imagens; Extração de informações