Classificação automática de patologias foliares na cultura do milho usando matriz de coocorrência e máquina de vetor de suporte

Abstract

A produção da cultura do milho no mundo vem crescendo ao longo dos anos, e no Brasil vem se tornando um dos alicerces da agricultura brasileira. Mesmo com esse aumento, o setor ainda enfrenta obstáculos, como o ataque de doenças nas plantações. Assim, ferramentas automáticas podem ser de grande importância para a detecção e classificação dessas doenças, porém essa ainda é uma área muito desafiadora devido a dificuldade de identificar as doenças. Com o objetivo de classificar doenças foliares no milho, este trabalho visa utilizar técnicas de Processamento de imagens e Aprendizado de Máquina para pré-processar e classificar as imagens. A metodologia está dividida em três etapas: (1) pré-processamento, (2) extração de características e (3) reconhecimento de padrões. Na extração de características foram utilizadas duas técnicas, a Matriz de coocorrência em nível de cinza e a Matriz de coocorrência em nível de cores. Os resultados obtidos revelaram que a Matriz de coocorrência em nível de cores se destacou junto com o espaço de cor YCbCr e o classificador SVM, obtendo uma precisão de 92% na classificação dos tipos de patologias foliares.