Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/49258
Type: Tese
Title: Fenotipagem de alta eficiência no melhoramento genético da batata-doce por análise computacional de imagens
Other Titles: High-efficiency phenotyping in the genetic improvement of sweet potato by computational image analysis
Authors: Ana Clara Gonçalves Fernandes
First Advisor: Alcinei Mistico Azevedo
First Referee: Prof. Dr. Valter Carvalho de Andrade Júnior
Second Referee: Prof. Dra. Nermy Ribeiro Valadares
Third Referee: Prof. Dr. Tiago Olivoto
metadata.dc.contributor.referee4: Prof. Samy Pimenta
Abstract: A batata-doce (Ipomoea batatas (L.) Lam..) destaca-se entre as hortaliças mais plantadas no Brasil. Esforços para o melhoramento genético da cultura são necessários, visando ao aumento de produtividade e qualidade das raízes. Porém, na seleção dos melhores genótipos, é necessário avaliar um grande número de características, sendo um processo oneroso e subjetivo, dificultando a análise do melhorista. Nesse sentido, a adoção de novas tecnologias ao processo de fenotipagem representa um avanço e, entre as possibilidades, tem-se a análise de imagens associada à inteligência computacional. Sendo assim, possibilita a avaliação de características de interesse, em menor espaço de tempo, reduzindo a mão de obra no melhoramento genético da cultura. Além disso, possibilita a classificação de caracteres qualitativos, reduzindo a subjetividade que existe nas notas dadas pelos avaliadores. Diante do exposto, objetiva-se aplicar metodologias, para a automação computacional da avaliação da produção e qualidade de raízes de batata-doce, por meio da análise de imagens digitais. Foram avaliadas 16 progênies de meios-irmãos de batata-doce, em delineamento em blocos casualizados, com quatro repetições e dez plantas por parcela. Para a aquisição das imagens, foi retirado o excesso de solo das raízes, e as imagens foram adquiridas por câmera digital e pré-processadas no software R. Foram avaliadas, em nível de planta, as seguintes características de produção e qualidade: peso individual de raízes, formato das raízes, danos causados por insetos, coloração da casca e da polpa. A utilização da análise de imagens associada à visão computacional, bem como ao aprendizado profundo, é uma ferramenta eficiente em programas de melhoramento genético da batata-doce, auxiliando na fenotipagem da cultura, como também na tomada de decisões. Além disso, podem ser utilizadas no desenvolvimento de aplicativos e aparelhos que auxiliam o produtor na classificação de raízes de batata-doce. Isso possibilita a utilização da hortaliça aos seus mais diversos fins, reduzindo perdas e desperdício no processo produtivo da cultura.
Abstract: Sweet potato (Ipomoea batatas (L.) Lam..) stands out among the most planted vegetables in Brazil. Efforts for the genetic improvement of the crop are necessary, aiming to increase the productivity and quality of the roots. However, in selecting the best genotypes, it is necessary to evaluate a large number of characteristics, being an expensive and subjective process, making it difficult for the breeder to analyze it. In this sense, the adoption of new technologies to the phenotyping process represents a breakthrough and, among the possibilities, there is the image analysis associated with computational intelligence. Thus, it enables the evaluation of characteristics of interest, in a shorter period of time, reducing labor in the genetic improvement of the crop. In addition, it enables the classification of qualitative characters, reducing the subjectivity that exists in the grades given by the evaluators. Given the above, the objective is to apply methodologies for the computational automation of the evaluation of production and quality of sweet potato roots, through the analysis of digital images. They were evaluated sixteen half-sib progenies of sweet potato in a randomized block design, with four replications and ten plants per plot. For image acquisition, it was removed excess soil from the roots, and the images were acquired by digital camera and pre-processed in R software. They were evaluated at the plant level the following production and quality characteristics: individual root weight, root shape, damage caused by insects, coloring of peel and pulp. The use of image analysis associated with computer vision, as well as deep learning, is an efficient tool in sweet potato genetic improvement programs, helping in the phenotyping of the crop, as well as in decision making. In addition, they can be used in the development of applications and devices that help the producer in the classification of sweet potato roots. This makes it possible to use the vegetable for its most diverse purposes, reducing losses and waste in the production process of the crop.
Subject: Batata-doce
Inteligência Computacional
Processamento de imagens
Genética vegetal
Hortaliças -- Melhoramento genético
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Produção Vegetal
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/49258
Issue Date: 28-Oct-2022
Appears in Collections:Teses de Doutorado



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