Data/hora: 03/06/2024 09:40:31

Biblioteca(s): 	Epagri-Sede.	
Tipo da produção científica: 	Artigo em Periódico Indexado	
Data corrente: 	14/06/2022	
Data da última atualização: 	14/06/2022	
Autoria: 	ZANCO, J. J.; BOFF, P.; DOMINGUES, S.; BOFF, M. I. C.	
Título: 	Capturing micro-vibration images in plants caused by homeopathic application.	
Ano de publicação: 	2022	
Fonte/Imprenta: 	Agropecuaria Catarinense, Florianopolis, v. 35, n. 1, p. 54-60, 2022.	
Idioma: 	Inglês	
Conteúdo: 	O uso de imagens, sensores e algoritmos matemáticos podem auxiliar na geração de atributos técnicos e facilitar
o diagnóstico do estado de saúde das plantas. Combinado a isto, a visão computacional proporciona uma estratégia nãodestrutiva
e não-invasiva na coleta de amostras e na análise propágulos vegetais, facilitando a rastreabilidade do experimento.
Assim, o objetivo desta pesquisa foi identificar sinais das homeopatias Magnetitum e Arsenicum tartaricum aplicadas em
plantas de beldroega [Pilea microphylla (L.) Liebm.], com o uso de algoritmos computacionais. O trabalho de captação das
imagens foi realizado em laboratório de Produção Vegetal e Horto Didático do Curso de Agronomia da UNISUL Universidade.
Para avaliar as plantas, com base nas imagens, foram utilizados algoritmos encontrados no VibaHT® e no ImageJ. As imagens
foram geradas por webcam (online) e duas homeopatias na 250 milesimal foram aplicadas durante 14 dias. O procedimento
experimental consistiu em gerar imagens 640 × 480 pixels a partir de uma webcam transformada para simular um sensor
"red-green-NIR" (RGN) substituindo o canal por um filtro de luz azul e assim, produzir uma imagem do infravermelho próximo.
Também foram geradas imagens com a webcam nos canais normais "red-green-blue" (RGB), para testar a competência dos
algoritmos. Após a captação das imagens foram feitas as análises matemáticas da variação de pixels, representadas por três
variáveis, desenvolvidas por algoritmos específicos: lacunaridade, entropia e estresse. O número de repetições do experimento
foi suficiente para identificar diferenças significativas ao nível de 1% de probabilidade entre as imagens e, os algoritmos foram
robustos para identificar os sinais da homeopatia.	
Thesagro: 	Agrohomeopatia; Tensão elétrica; Vibraimage; Visão computacional.	
Categoria do assunto: 	X Pesquisa, Tecnologia e Engenharia	
URL: 	http://intranetdoc.epagri.sc.gov.br/producao_tecnico_cientifica/DOC_51860.pdf	
Registro original: 	Epagri-Sede (Epagri-Sede)	
Exemplares: 	Epagri-Sede - (106974-1) - UPC - AP - DD -  -  -  - DIS