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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/17404
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorJesus, Hanna Ibiapina de-
dc.date.accessioned2020-05-05T04:28:20Z-
dc.date.available2020-05-05-
dc.date.available2020-05-05T04:28:20Z-
dc.date.issued2019-12-16-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/17404-
dc.description.abstractBrazil is consolidating itself in the international market as one of the world’s leading cotton fiber producers and exporters. Despite the good performance, phytosanitary problems, in particular, are a major obstacle, in which one of the main sources of pathogens dispersions are contaminated seeds. Methodological problems in detection and differentiation of the fungal species Colletotrichum gossypii (CG) and Colletotrichum gossypii var. cephalosporioides (CGC) in cotton seeds have been subject for researches, because the species morphological structures similarity causes ambiguous results that contributes for commercialization of infected seeds. In this context, this study was aimed to develop a methodology for the classification of CG and CGC in cotton seeds, using hyperspectral imaging near infrared (HIS- NIR) in association with data multivariate analysis. Therefore, cotton seeds of BRS 286 cultivar were contaminated with 5 CG isolates and 15 CGC isolates, and were submitted to seed health testing, using the Blotter test method. After the incubation period, hyperspectral images of the seeds were taken. The spectra in the range between 1000 to 2500 nm were pre-processed with Savitzky-Golay first-order derivative. An exploratory data analysis was executed using a PCA, posteriorly, samples classification was made by the development of a PLS-DA model, which correctly predicted 86.5% of CG class and 81.6% of CGC class. In external samples’ prediction, the correct prediction percentage was variable between samples and, possibly, it is related to species variability. The PLS-DA model performance indicates that this method allows CG and CGC identification, however, samples with high rate of misclassification should be included in calibration set, and model construction adjustments are necessary for improvement of the fungal species classification in cotton seeds.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Welânio Lima (juquenha@gmail.com) on 2020-05-05T04:28:20Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) HIJ05052020-DA395.pdf: 1501315 bytes, checksum: 6edb14f8a3fb9d6afba0d96832a372dc (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2020-05-05T04:28:20Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) HIJ05052020-DA395.pdf: 1501315 bytes, checksum: 6edb14f8a3fb9d6afba0d96832a372dc (MD5) Previous issue date: 2019-12-16en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectAntracnose.pt_BR
dc.subjectHSI-NIR.pt_BR
dc.subjectRamulose.pt_BR
dc.titleIdentificação de Colletotrichum gossypii e Colletotrichum gossypii var. cephalosporioides em sementes de algodoeiro usando imagens hiperespectrais no infravermelho próximo.pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Bruno, Riselane de Lucena Alcântara-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4695147822020127pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Medeiros, Everaldo Paulo de-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0883967020061181pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4396320165448809pt_BR
dc.description.resumoO Brasil tem se consolidado no mercado internacional como um dos principais produtores e exportadores mundiais de fibra de algodão. Apesar do bom desempenho do setor, problemas fitossanitários, em particular, se configuram como um grande entrave, em que um dos principais meios de dispersão de patógenos ocorre por sementes contaminadas. Problemas metodológicos na detecção e diferenciação das espécies fúngicas Colletotrichum gossypii (CG) e Colletotrichum gossypii var. cephalosporioides (CGC) em sementes de algodoeiro têm sido objeto de pesquisas, pois a similaridade das estruturas morfológicas das espécies, geram resultados ambíguos que contribuem para a comercialização de sementes contaminadas. Neste contexto, objetivou-se com este estudo desenvolver uma metodologia para classificação de CG e CGC em sementes de algodoeiro, utilizando imagens hiperespectrais no infravermelho próximo (HSI-NIR), associadas à análise multivariada de dados. Para tanto, sementes de algodoeiro da cultivar BRS 286 foram contaminadas com 5 isolados de CG e 15 isolados de CGC e submetidas ao teste de sanidade, por meio do método Blotter test. Após o período de incubação foram adquiridas imagens hiperespectrais das sementes. Os espectros na faixa de 1000 a 2500 nm foram pré-processados com derivativa Savitzky-Golay de primeira ordem. Uma análise exploratória do conjunto de dados foi executada utilizando uma PCA, realizando- se, posteriormente, a classificação das amostras a partir do desenvolvimento de um modelo PLS-DA, o qual obteve 86,5% de acerto na classe CG e 81,6% de acerto na classe CGC. Na predição de amostras externas, o percentual de acerto foi variável entre amostras e, possivelmente, tem relação com a variabilidade das espécies. A performance do modelo PLS- DA indica que o método permite a identificação de CG e CGC, entretanto, amostras com alta taxa de erro nas classificações devem ser incluídas no conjunto de calibração, e ajustes na construção do modelo são necessários para aperfeiçoar a identificação das espécies fúngicas em sementes de algodoeiro.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFitotecnia e Ciências Ambientaispt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agronomiapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Ciências Agrárias (CCA) - Programa de Pós-Graduação em Agronomia

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