RI UFLA: Análise de componentes independentes aplicada a avaliação de imagem radiográfica de sementes
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Título: Análise de componentes independentes aplicada a avaliação de imagem radiográfica de sementes
Autor : Leite, Isabel Cristina Costa
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co: Carvalho, Maria Laene de Moreira
Primeiro membro da banca: Barroso, Lúcia Pereira
Palavras-chave: Análise de componente independente
Referência: LEITE, I. C. C. Análise de componentes independentes aplicada a avaliação de imagem radiográfica de sementes. 2013. 123 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.
Resumo: A análise de imagens radiográficas de sementes é um método efetivo cada vez mais utilizado na avaliação de lotes de sementes. Com este trabalho, propõe-se a utilização da análise de componentes independentes (ICA) e da análise discriminante com o objetivo de classificar imagens radiográficas de sementes em níveis de qualidade física, diferenciando sementes cheias de sementes com algum tipo de dano ou deformação. A ICA foi aplicada a um conjunto de imagens de sementes de girassol gerando uma base de imagens estatisticamente independentes entre si. As coordenadas de cada imagem de semente nesta base são os parâmetros de entrada para a análise discriminante. O método foi testado num conjunto de imagens de sementes geradas por simulação e num conjunto de imagens reais de sementes. A classificação obteve um acerto global de até 97% para as imagens simuladas e 82% para as imagens reais. A partir dos resultados observados na classificação dos radiogramas procurou-se estabelecer relações com o potencial fisiológico das sementes. Os resultados mostraram que a metodologia proposta pode contribuir para uma avaliação rápida e menos subjetiva de imagens radiográficas de sementes.
The analysis of seed radiographic images is an effective and increasingly used method for the evaluation of seed lots. This work proposes the use of the independent component analysis (ICA) and of the discriminant analysis with the objective of classifying seed radiographic images in physical quality levels, differentiating full seeds from deformed or damaged seeds. The ICA was applied to a set of sunflower seed images generating a base of images statistically independent from each other. The coordinates of each seed image in this base are the entry parameters for the discriminant analysis. The method was tested on a set of seed images generated by simulation and on a set of real seed images. The classification presented a global hit of up to 97% for the simulated images and 82% for the real images. From the results observed in the radiogram classifications, we aimed at establishing relations with the physiological potential of the seeds. The results show that the methodology proposed may contribute to a fast and less subjective evaluation of seed radiographic images.
metadata.teses.dc.description: Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós- Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor.
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