Imagens hiperespectrais e aprendizado de máquina na detecção precoce do estresse causado por Xanthomonas euvesicatoria pv. perforans em sementes e cotilédones de tomateiro.
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O estudo visa a aplicação de um sistema de imagem hiperespectral na faixa do visível e infravermelo próximo (VNIR) em conjunto com a análise de dados espectrais por aprendizado de máquina na detecção de alteerações causadas pelo estresse devido a infecção por Xanthomonas euvesicatoria pv. perfroans em tomateiro, bem com a aprecação da análise de reflectáncia espevtral para evidenciar faixas do espectro que apresentem variações significativas em função da presença bacteriana na planta.
Tese (Doutorado em Fitopatologia). Universidade de Brasília, Brasília, DF. Orientador: Maurício Rossato, Universidade de Brasília. Coorientadora: Alice Maria Quezado Duval, Embrapa Hortaliças.
Tese (Doutorado em Fitopatologia). Universidade de Brasília, Brasília, DF. Orientador: Maurício Rossato, Universidade de Brasília. Coorientadora: Alice Maria Quezado Duval, Embrapa Hortaliças.
Palabras clave
Xanthomonas euvesicatoria pv perforans, Inteligência Artificial, Tomate, Mancha Bacteriana, Semente, Cotilédone, Solanum lycopersicum