Classification of lentil seed vigor based on seedling image analysis techniques and interactive machine learning

Resumo:

A busca por técnicas que possibilitem avaliar o vigor de sementes de forma rápida e assertiva como o Sistema de Análise de Plântulas (SAPL®) e o ILASTIK® podem ser alternativas promissoras para a análise de imagem de plântulas. O objetivo do trabalho foi realizar a classificação do vigor de sementes de lentilha utilizando técnicas de análise de imagem de plântulas e aprendizagem interativa de máquina. Sementes de sete lotes foram caracterizadas quanto ao potencial fisiológico pelos testes de germinação e vigor. Para a análise computadorizada de plântulas, as sementes foram submetidas ao teste de crescimento de plântulas a 20 °C por três, quatro, cinco e dez dias e, em seguida, fotografadas utilizando uma câmera digital. As imagens foram processadas pelo software SAPL®, obtendo-se valores de comprimento total, da raiz, parte aérea e índices de vigor, crescimento e uniformidade. Pelo ILASTIK®, foram obtidos dados de porcentagem de plântulas vigorosas, não vigorosas e sementes mortas. O comprimento total das plântulas, raiz, parte aérea e os índices de vigor determinados aos 4 dias de germinação pelo SAPL® permitem classificar os lotes quanto ao vigor. Os dados obtidos pelo ILASTIK®, aos 4 dias de germinação, utilizados nos estudos de aprendizagem de máquina, permitem o desenvolvimento de modelos com alta precisão para avaliação do vigor das sementes.

Termos para indexação:
germinação; Lens culinaris Medik; machine learning; potencial fisiológico; software; vigor