Desenvolvimento de software para identificação automática de estádios de Sigatoka Negra - Ferreira, Marcos Alexandre Santos [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2025)
A Sigatoka Negra, causada pelo fungo Mycosphaerella fijiensis, é a principal doença foliar da bananeira, podendo causar perdas superiores a 50%. O monitoramento tradicional é subjetivo e pode induzir a erros na classificação dos estádios da doença pelos técnicos que realizam esse monitoramento. Assim, este estudo teve como objetivo desenvolver um software para identificação automática dos estádios iniciais da doença, auxiliando o manejo fitossanitário. Este trabalho possui duas abordagens, a validação em campo da metodologia descrita por Modenese-Gorla-Da-Silva (2008), baseada em processamento digital de imagens (PDI), análise de componentes principais (ACP) e redes neurais artificiais (RNA), e o desenvolvimento de um software inteligente para a identificação automática dos estádios da Sigatoka Negra. Na fase de validação, foram coletadas imagens de folhas de bananeira com sintomas característicos da doença, e destas, foram extraídas 60 amostras de cada uma das classes: ponto, traço, estria, (estádios do monitoramento), fitotoxidez por óleo (falso positivo) e sadia, para cada uma das distâncias de aquisição das imagens, 10cm, 15cm e 20cm, totalizando, assim, 180 por classe e 900 amostras no total geral. A partir da extração dos histogramas em níveis de cinza (256) para as bandas R, G e B, cada amostra (imagem) passou a ser composta por 768 variáveis de entrada, e com a aplicação da técnica de ACP, para seleção de atributos, reduziu-se para 49 variáveis. Utilizando-se essas variáveis de entrada e as classes como saída, foi realizado o treinamento com as RNA, treinadas com algoritmo backpropagation, e alcançou-se 62% de acurácia média nos conjuntos de testes. Na segunda abordagem do trabalho, foi aplicada a metodologia para o desenvolvimento do sistema computacional para identificação dos estádios, com versões desktop e mobile, acrescentando-se técnicas de extração de atributos para melhorar o desempenho dos classificadores, utilizando-se as técnicas de HSV (Hue, Saturation, Value) e Lab (Lightness, a-component, b-component) para o espaço de cor, LBP ( Padrões binários locais) e GLCM (Matriz de Coocorência de Níveis de Cinza) para textura e momentos Hu para forma, compondo 106 variáveis distintas de entrada. Isto permitiu elevar a acurácia média dos conjuntos de testes para 88,37% e 82,81%, respectivamente, para as versões desktop e mobile (adaptada com TensorFlow.js). O software desenvolvido é viável e representa um avanço no manejo de Sigatoka Negra, oferecendo uma ferramenta precisa e acessível para diagnósticos precoces, de maneira a contribuir para o manejo adequado de aplicações de fungicidas e aumento da produtividade.

Black sigatoka, caused by the fungus Mycosphaerella fijiensis, is the main foliar disease of banana plants and can cause losses exceeding 50%. Traditional monitoring is subjective and may lead to errors in classifying disease stages by technicians performing this monitoring. Thus, this study aimed to develop software for the automatic identification of the initial stages of the disease, aiding phytosanitary management. This work has two approaches: the field validation of the methodology described by Modenese-Gorla-da-Silva (2008), based on digital image processing (DIP), Principal Component Analysis (PCA), and Artificial Neural Networks (ANN); and the development of intelligent software for the automatic identification of Black Sigatoka stages. In the validation phase, images of banana leaves with characteristic disease symptoms were collected, and from these, 60 samples were extracted for each class: spot, trace, streak (monitoring stages), oil phytotoxicity (false positive), and healthy, for each image acquisition distance (10cm, 15cm, and 20cm), totaling 180 per class and 900 samples overall. From the extraction of gray-level histograms (256 levels) for the R, G, and B bands, each sample (image) comprised 768 input variables, and with the application of the PCA, technique for feature selection, it was reduced to 49 variables. Using these input variables and the classes as output, ANN, trained with the backpropagation algorithm, achieving an average accuracy of 62% in the test sets. In the second approach of the work, the methodology was applied to develop the computational system for stage identification, with desktop and mobile versions, incorporating feature extraction techniques to improve classifier performance, using techniques that included HSV (Hue, Saturation, Value) and Lab (lightness, a-component, b-component) for color space, LBP (Local Binary Patterns) and GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) for texture, and Hu moments for shape, comprising 106 distinct input variables. This allowed us to increase the average accuracy on the test sets to 88.37% and 82.81%, respectively, for the desktop and mobile (adapted with tensorflow.js) versions. The developed software is viable and represents an advancement in Black Sigatoka management, offering an accurate and accessible tool for early diagnosis, thereby contributing to adequate fungicide application management and increased productivity.
Software development for automatic identification of Black Sigatoka disease stages
Keywords: doença de plantas; plant diseases; classificação automática; aplicativo móvel; agricultura digital; automatic classification; mobile aplication; digital agriculture