Teses e Dissertações
URI permanente desta comunidadehttps://thoth.dti.ufv.br/handle/123456789/2
Navegar
2 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Computational intelligence and statistical learning applied to Coffea canephora(Universidade Federal de Viçosa, 2022-05-02) Sousa, Ithalo Coelho de; Nascimento, Moysés; Sant’anna, Isabela de Castro; Cruz, Cosme Damião; Azevedo, Camila Ferreira; Nascimento, Ana Carolina CampanaGenomic prediction in Coffee breeding has shown good potential in predictive ability (PA), genetic gains and reduction of the selection cycle time. Many methodologies are used to predict the genetic merit, but some of them require priori assumptions that may increase the complexity of the model. Artificial neural network (ANN) has advantage to not require priori assumptions about the relationships between inputs and the output allowing great flexibility to handle different types of complex non-additive effects, such as dominance and epistasis. Despite this advantage, the biological interpretability of ANNs is still limited. In the elaboration of this research project, two basic questions were formulated. The first question, is it possible to estimate genetic parameters using ANNs? The second, is it possible to reduce the panel marker size with no penalty in predictive ability? For this, the analyzes were divided into two articles. In the first article, the aim was to estimate the heritability and markers effects for two traits in Coffea canephora using an additive-dominance architecture ANN and to compare it with genomic best linear unbiased prediction (GBLUP). In the second article, the aim was to evaluate the trade-off between density marker panels size and the PA for eight agronomic traits in Coffea canephora using machine learning (bagging and random forest) algorithms and comparing them with BLASSO (Bayesian Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) method. For both article, the data set consisted of 165 genotypes of Coffea canephora genotyped for 14,387 snp markers, after quality control analysis. For the first article the phenotypic data used was rust (Rus) and yield (Y). For the second article the phenotypic data is composed by vegetative vigor (Vig), rust (Rus) and cercosporiose incidence (Cer), fruit maturation time (Mat), fruit size (FS), plant height (PH), diameter of the canopy projection (DC) and yield (Y). In the first article we reduced the dimensionality of the data using bagging decision tree and then run 64,000 neural networks for each trait selecting the best architecture based on predictive ability for estimating the heritability, obtained results compatibles with those in literature. In the second article, 12 different density market panels were used to evaluate the effect of dimensionality reduction in PA. The common trend observed in the analysis shows an increase of the PA as the number of markers decreases, having a peak in most of the cases when used between 500 and 1,000 markers. In general, the worst results were obtained when used the full SNP panel density. The results of the second article indicate that the reduction of the number of markers can improve the selection of individuals at a lower cost. Computational Intelligence methods prove to be powerful tools for predicting genetic values, to estimate genetic parameters and to select markers. Keywords: GBLUP. BLASSO. BAGGING. Random forest. GEBV. Marker effect. Heritability.Item Monitoramento da maturação dos frutos e de doenças do cafeeiro utilizando modelos de deep learning(Universidade Federal de Viçosa, 2021-12-20) Oliveira, Carolina Tavares de; Valente, Domingos Sarvio MagalhãesO valor da safra do café está relacionado à vários fatores entre eles: a oferta e a demanda, a quantidade produzida, o armazenamento, a qualidade dos frutos, dentre outros. A qualidade do café, por sua vez, é afetada por vários fatores, entre eles radiação solar, nutrição das plantas, altitude, presença ou ausência de pragas e doenças. Dentre as principais doenças que infestam a cultura do café estão: ferrugem, cercosporiose e mancha de phoma. A ferrugem (Hemileia vastatrix Berk. & Br.) ataca as folhas do cafeeiro o que gera queda prematura das mesmas e redução da fotossíntese. De forma semelhante, a cercosporiose causa danos, principalmente, em lavouras sem fertilização adequada, atingindo folhas e frutos. Já mancha de phoma é favorecida por diferentes eventos climáticos como: ventos fortes e frios, granizo e geada. Além das doenças, outro fator determinante que impacta diretamente na qualidade da bebida é o grau de maturação dos frutos no momento da colheita. Sabe- se que frutos maduros, no estádio denominado cereja, geram cafés de qualidade superior. Normalmente, a avaliação do grau de maturação é realizada por métodos destrutivos, com colheitas de algumas plantas no talhão, que podem ou não representar o talhão a ser colhido. Neste contexto, tecnologias computacionais, tais como: técnicas de inteligência artificial podem ser úteis para monitoramento do cafeeiro. A inteligência artificial tem tido um papel importante no desenvolvimento da agricultura, por meio dela é possível estimar a produtividade das safras, identificar pragas e doenças nas lavouras, definir de forma mais assertiva o momento adequado para realizar a colheita. Dessa forma, esse trabalho teve como objetivos: (1) Desenvolver modelo de detecção, classificação e segmentação de frutos a partir de imagens obtidas em ambientes não controlados (2) Desenvolver um classificador para classificar imagens entre: presença e ausência da doença no cafeeiro, e desenvolver um classificador para identificar as três espécies de doenças comuns que atacam o cafeeiro, a saber, cercosporiose, mancha de phoma e ferrugem. Para atender o primeiro objetivo foram coletadas 78 imagens com frutos em diferentes graus de maturação. As imagens foram rotuladas para identificação dos locais com frutos verde, cereja e passa e fundo. A rotulagem foi realizada de forma manual/visual com auxílio de uma ferramenta desenvolvida por meio da linguagem de programação Python. A partir dos rótulos foi possível treinar um modelo de segmentação de instâncias com arquitetura Mask-RCNN. Para atender o segundo foram coletadas imagens de plantas contaminadas pelas doenças do cafeeiro, a saber, cercospora, mancha de phoma e ferrugem e imagens de plantas sem contaminação na região da Zona da Mata mineira. As mesmas imagens foram utilizadas para classificar somente as três doenças do cafeeiro. Em ambas as análises as imagens serviram de entradas para o treinamento dos modelos de classificação utilizando redes neurais convolucionais. Os resultados foram avaliados pelas métricas da matriz de confusão, a saber, a precisão, recall e f1-score. A precisão do modelo é a relação entre verdadeiros positivos (detecções corretas) sobre a soma de todas as detecções. As abordagens mostraram que o modelo de segmentação de frutos alcançou precisões de 0,897; 0,900; 0,891 para as classes: cereja, verde e passa, respectivamente. Os valores de recall para as mesmas classes respectivamente foram: 0,759; 0,700; 0,813, respectivamente. Já os valores de f1-score para as mesmas classes foram:0,7336; 0,6802; 0,7692. Desta forma, o modelo foi mais eficiente na detecção, segmentação de classificação de frutos passas. Quando foi aplicado o mesmo modelo nas imagens geradas por janela deslizante os valores de precisão foram: 0,974; 0,906; 0,878; recall foram: 0,753; 0,740; 0,813; e f1-score foram: 0,844; 0,8105; 0,8427 para as classes: cereja, verde e passa, respectivamente. No modelo de classificação de doenças as precisões, recall e f1-score foram: 0,933 para ambas as classes: presença e ausência de doença. Já o modelo que classificou as três espécies de doenças apresentou valores de precisão: 0,900, 0,850 e 0,900, recall de 0,900, 0,850 e 0,900 e f1-score de 0,900, 0,850 e 0,900 para as classes ferrugem, cercospora e mancha de phoma, respectivamente. Palavras-chave: Processamento de Imagens. Segmentação de instâncias. Deep Learning. Colheita do café. Inteligência artificial. Maturação do café.