Software para Auxiliar em Estimativas de Severidade
 de Doenças do Milho

Autores

Marcelo Giovanetti Canteri
Email: mgcanter@convoy.com.br
Vínculo: Universidade Estadual de Ponta Grossa, Dep. de Informática.
Endereço: Av. Gal. Carlos Cavalcante, 4748, CEP: 84030-000, Ponta Grossa, PR
Telefone: (0xx42)225-2619, Fax: (0xx42)220-3342

Milena Araújo do Nascimento
Email: milenaan@uepg.br
Vínculo: Universidade Estadual de Ponta Grossa
Endereço: Dep. de Informática. Av. Gal. Carlos Cavalcante, 4748, CEP: 84030-000, Ponta Grossa, PR
Telefone: (0xx42)225-2619, Fax: (0xx42)220-33428

Élvis Canteri de Andrade
Email: ecanteri@convoy.com.br
Vínculo: Universidade Estadual de Ponta Grossa
Endereço: Dep. de Informática. Av. Gal. Carlos Cavalcante, 4748, CEP: 84030-000, Ponta Grossa, PR
Telefone: (0xx42)220-3097, Fax: (0xx42)220-3342

Rômulo Augusto Althaus
Email: romuloaa@uepg.br
Vínculo: Universidade Estadual de Ponta Grossa
Endereço: Dep. de Informática. Av. Gal. Carlos Cavalcante, 4748, CEP: 84030-000, Ponta Grossa, PR
Telefone: (0xx42)220-3097, Fax: (0xx42)220-3342

Antônio Leandro Fávero Fürstenberger
Email: alff98@interponta.com.br
Vínculo: Universidade Estadual de Ponta Grossa
Endereço: Dep. de Informática. Av. Gal. Carlos Cavalcante, 4748, CEP: 84030-000, Ponta Grossa, PR
Telefone: (0xx42)220-3097, Fax: (0xx42)220-3342

Maristella Dalla Pria
Email:
Vínculo: Universidade Estadual de Ponta Grossa, Dep. Fitotecnia e Fitossanidade
Endereço: Av. Gal. Carlos Cavalcante, 4748, CEP: 84030-000, Ponta Grossa, PR
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Resumo

Profissionais da área agrícola geralmente necessitam estimar o nível de severidade de doenças visando definir estratégias de controle e selecionar materiais genéticos resistentes às enfermidades. Estudos comprovam que há grandes diferenças nas estimativas realizadas por diferentes avaliadores e que o treinamento é uma forma eficiente de reduzir as variações. Por esta razão desenvolveu-se um software com o objetivo de selecionar e treinar pessoas para a avaliação de doenças do milho. O software foi desenvolvido em Delphi e apresenta dois módulos básicos. No modulo de treinamento o usuário tem acesso aos valores corretos de severidade de doença e pode acessar escalas diagramáticas para auxiliar na estimativa, enquanto no módulo de seleção os valores reais não são apresentados e o tempo para a estimativa é padronizado. O software gera desenhos de folhas de milho e desenhos de lesões de doenças, aleatoriamente, usando algoritmos para processamento de imagens. Para geração dos desenhos foram feitos estudos do formato e tamanho das lesões das principais doenças do milho: ferrugens, mancha de phaeosphaeria e mancha foliar. Os resultados das estimativas realizadas pelos usuários são apresentados em formato de tabelas e gráficos de fácil entendimento e na forma de notas, em escala de zero a dez. Resultados preliminares da validação do software indicam que os usuários incrementaram a precisão e a acurácia das estimativas após sessão de treinamento com o software. Maiores informações podem ser obtidas em http://www.uepg.br/~deinfo/infoagro.

Abstract

Professionals in agriculture usually need to assess diseases severity. The assessment will be used to define control strategies and can be utilized to screen genotypes resistant to diseases. There are big differences among assessments carried out by different raters and training is a efficient way to reduce variations. So, it was draw a software, using Delphi compiler, that select and train people to assess corn diseases severity. The program presents two basic modules. The training module allows to see the right values of disease severity and the users can access the diagrammatic scales to aid assessments. The selection module don’t display the real severity values and limits the time to see the draw. The software uses image processing procedures to generate random draws of corn leaves with disease lesions. It was investigated lesions shape and size of main corn leaf diseases, like rusts and spots. The software presents results in tables and graphics easy understandable. Prior validation indicates precision and accuracy improvements of assessments after a training session using the software. More information can be find at http://www.uepg.br/~deinfo/infoagro.

Palavras chaves

Fitopatologia; software de treinamento; doenças do milho.

1. INTRODUÇÃO

A avaliação da intensidade de doenças em plantas é uma das principais atividades da fitopatologia. É usada no desenvolvimento de novas cultivares, na estimativa de danos e no monitoramento do progresso das epidemias, visando o manejo integrado das enfermidades. Avaliações precisas e acuradas são essenciais para definir as estratégias de manejo, para quantificar e modelar o progresso de epidemias no tempo e no espaço, para prever a intensidade das doenças no futuro e para elucidar a relação entre injúria e dano (Madden & Nutter, 1995). Pesquisadores, agrônomos, técnicos agrícolas e agricultores geralmente necessitam estimar níveis de doença, entretanto, com freqüência observam-se erros nestas estimativas. Vários estudos demonstraram que há grandes variações nas estimativas de severidade de doenças realizadas por diferentes avaliadores para uma mesma amostra (Canteri & Giglioti, 1998).

O uso de softwares para treinamento e seleção de avaliadores tem se mostrado uma alternativa viável e de fácil aplicação para incrementar a acurácia e precisão em avaliações de severidade de doenças (Canteri & Giglioti, 1998). Entre as vantagens do uso do computador em relação aos métodos tradicionais pode-se citar a ampla gama de formatos de lesões disponíveis, a facilidade e rapidez de execução do treinamento e principalmente a correção automática e na mesma hora da estimativa realizada (Nutter & Schultz, 1995).

O presente trabalho tem por objetivo descrever um software para seleção e treinamento de avaliadores de severidades de doenças do milho.

2. MATERIAL E MÉTODOS

O software foi desenvolvido para computadores da linha IBM-PC utilizando-se o compilador Borland Delphi III. Para alcançar uma máxima precisão algorítmica foram realizados estudos sobre processamento de imagens, fractais e sobre manipulação das coordenadas de posicionamento dos objetos. Desta forma, as rotinas gráficas geraram desenhos com maior perfeição, tanto no formato como na tonalidade e tamanho das folhas e das lesões, aproximando-se muito do observado no mundo real.

Os padrões utilizados para gerar os desenhos no vídeo foram obtidos após um levantamento do número, formato e tamanho de lesões mais comuns que ocorriam no campo. Trabalhou-se com as principais doenças do milho: queima foliar (Exserohilum turcicum), mancha foliar (Phaeosphaeria maydis), ferrugem provocada por Puccinia polysora, ferrugem provocada por Puccinia sorghi e ferrugem provocada por Physopella maydis. Durante a safra 97/98 foram coletadas folhas de milho totalmente expandidas e desenhou-se o terço médio das mesmas em filmes plásticos transparentes. Algumas folhas com lesões típicas foram digitalizadas para auxiliar na geração de desenhos do software. Os desenhos das lesões em filme plástico foram analisados, definindo-se o número máximo de lesões em uma mesma folha, o tamanho mínimo, médio e máximo das lesões em diferentes níveis de severidade, a freqüência de aparecimento dos diferentes tamanhos e os formatos característicos das lesões (redondo, ovalado, estriado, retangular, poligonal, etc.). Posteriormente executou-se análise estatística do formato, tamanho e freqüência de aparecimento das lesões.

As principais características do software foram baseadas em outros softwares desenvolvidos com a função de treinar avaliadores de severidade de doenças (Canteri & Giglioti, 1998; Nutter Jr. & Worawitlikit, 1989).

A validação preliminar do software foi executada com usuários que responderam a questões de múltipla escolha sobre o ambiente, interatividade usuário/software e funcionamento do programa.
 

3. RESULTADOS E DISCUSSÃO

O software

O programa simula a ocorrência de lesões das principais doenças do milho e espera que o avaliador estime um valor, comparando-o com a severidade real. A configuração mínima necessária para execução do programa é um processador Pentium 100 Mhz, com 16 Mb de memória RAM, monitor padrão SVGA com placa de vídeo com 1MB de memória, driver de aceleração gráfica, resolução de vídeo de 640x480 pixels, 256 cores e sistema operacional Windows 95 ou superior.

O software apresenta dois módulos: um para treinamento e outro para seleção de avaliadores. Durante a execução do programa deve-se escolher entre um deles. O módulo de treinamento permite que o usuário treine estimativas de avaliações de severidade de doenças. O valor real da severidade é mostrado logo após a estimativa. Isto permite que o avaliador utilize o resultado da avaliação como experiência para a estimativa seguinte. Neste módulo o usuário tem acesso às escalas diagramáticas como auxílio para as estimativas. O módulo de seleção evita que o avaliador tenha contato com os resultados reais. Ele poderá verificá-los apenas ao final da sessão no formato de tabelas e gráficos. Neste módulo pode-se fixar um tempo máximo, geralmente 10 segundos, em que o desenho da folha com lesões fica visível. Isto permite que as condições do teste sejam padronizadas, para verificar o desempenho de vários usuários.

Durante a execução do software, além de optar entre o módulo de treinamento ou o módulo de seleção, o usuário deverá escolher a doença, o nível de severidade e a quantidade de amostras que deseja estimar. Pode-se optar pelo nível de severidade baixo, médio, alto ou aleatório. Entre as doenças disponíveis há a queima foliar (poucas lesões grandes, elípticas e acinzentadas), mancha foliar (grande número de lesões pequenas, arredondadas, acinzentada), e três tipos de ferrugens, com grande número de lesões pequenas amarelas, alaranjadas ou vermelhas, dependendo da doença.

Os desenhos gerados são aleatórios e sempre distintos. Tanto as lesões quanto a folha de milho são resultantes da montagem e tratamento de imagens de folhas reais digitalizadas, juntamente com o estudo de fotografias obtidas em diversas situações de iluminação. Isto resultou na maximização do desempenho dos algoritmos, permitindo maior rendimento no treinamento dos avaliadores, bem como maior confiabilidade no processo de seleção dos mesmos.

Apresentação dos resultados

Após a sessão de estimativas o usuário tem a sua disposição gráficos e tabelas para visualização dos resultados, que facilitam a comparação de desempenho. A primeira opção mostra um quadro com a classificação de todas as estimativas. Variações de 0 a 5 pontos percentuais, são consideradas excelentes e estão na melhor faixa de acerto. De 6 a 10% são boas, 11 a 20% regulares e mais que 20% ruins. A segunda opção mostra uma tabela com os resultados em colunas, para a severidade estimada, severidade real, desvio da severidade real e divisão da severidade estimada pela real. A função desta tabela é permitir que o usuário copie estas informações para a área de transferência do sistema operacional e utilize-a para análise em outros softwares. Na terceira opção visualiza-se um gráfico com os desvios dos dados estimados em relação aos dados reais. Quanto menor o desvio, melhor o resultado. Neste gráfico pode-se observar se o avaliador está super ou subestimando nas estimativas. Na quarta opção o usuário visualizará um gráfico com a regressão da severidade estimada contra a severidade real. Pode-se observar a acurácia e a precisão das estimativas. O resultado ideal é um coeficiente de determinação (precisão) igual a 1 e o coeficiente de inclinação da reta (acurácia) também igual a 1. O software calcula a precisão e a acurácia multiplicando por 10 o coeficiente de determinação e o coeficiente de inclinação da reta, respectivamente. Assim, o avaliador obterá um demonstrativo de seus resultados numa escala de 0 a 10, o que facilita o entendimento do seu desempenho. Ao final o usuário pode selecionar as tabelas e gráficos que deseja imprimir.

Características marcantes

A apresentação dos resultados na forma de regressão linear permite a visualização da precisão e acurácia das avaliações. Segundo Campbell & Madden (1990), uma avaliação acurada é aquela onde os valores estimados se distribuem uniformemente ao redor da faixa ideal, enquanto que precisão se refere à variação associada às estimativas. Outra informação obtida no gráfico é a tendência de sub ou superestimar as estimativas. Quando a linha de regressão calculada está abaixo da ideal houve tendência de subestimar os dados, quando ocorre o contrário houve tendência de superestimá-los.

A utilização de escalas diagramáticas, um recurso utilizado com êxito no software Combro (Canteri & Giglioti, 1998), foi adaptada ao presente software para incrementar o processo de treinamento dos avaliadores das doenças. As escalas diagramáticas são representações ilustradas de uma série folhas com sintomas das doenças, em diferentes níveis de severidade (James, 1971). As escalas permitiram melhoria nas estimativas de severidade das doenças.

Outros melhoramentos foram implementados no software, tais como a estética da interface dos programas, a disponibilização dos dados da tabela para se transferir para uma planilha eletrônica. As notas do avaliador, em precisão e acurácia, são mostradas em todos os módulos de resultados do software. Enfim, melhoramentos que otimizam a interface do programa com o usuário final, tornando mais eficiente e prático o processo de treinamento e seleção dos avaliadores das respectivas doenças do milho.

Problemas encontrados

Para o desenvolvimento do software, a cor padrão da doença ferrugem foi considerada como marrom, tratada em Delphi como "ClMaroon". Em algumas máquinas o algoritmo de leitura de tela não considerava a área realmente lesionada, retornando severidade de 0% para qualquer lesão que fosse gerada. O problema estava relacionado ao fato do sistema operacional considerar o marron como uma cor, em fator RGB (Red, Green and Blue), com o código (128, 0, 0). Qualquer variação deste valor não se enquadrava como "ClMaroon". Em algumas máquinas, o software que controla a saída da placa de vídeo adaptava a cor para um valor que girava em torno de RGB(126,0,0) e RGB(132,0,0), para que sua visualização fosse de certa forma melhorada. Assim, o software, quando fazia a varredura da imagem desconsiderava os pixels com código RGB diferente de (128,0,0). A solução foi mudar a estrutura dos algoritmos para trabalhar com 16 milhões de cores e considerar não somente um código RGB para a lesão, mas sim uma variação de 48 cores que se encontrem dentro do padrão marrom de cor, as quais caracterizem a doença. Estas adaptações também foram implementadas para o restante das doenças do milho que apresentavam cores diferentes de marrom.

Validação preliminar

No processo de validação, os usuários, na sua grande maioria, acharam o ambiente do software auto-apresentável, com boa distribuição de cores e boa qualidade gráfica, muito boa legibilidade e boa apresentação de informações na tela, fácil de usar, muito boa interatividade com o usuário, com bom tratamento de erros cometidos pelo usuário. Além disto, consideraram o software interessante e não observaram panes causadas por comandos inesperados.

4. CONCLUSÕES

O software:

simula a ocorrência de lesões das principais doenças do milho com aparência bem próxima à observada em folhas reais;

determina o desempenho de cada sessão de estimativas com base em cálculos matemáticos, tabelas e gráficos, de fácil visualização e interpretação;

permite promover a seleção e treinamento de avaliadores das principais doenças do milho.

Maiores informações sobre este e outros softwares podem ser encontradas na "home page" do Laboratório de Tecnologia da Informação Aplicada ao Agronegócio e Ciências Ambientais (InfoAgro) da Universidade Estadual de Ponta Grossa ( http://www.uepg.br/~deinfo/infoagro ).

5. REFERÊNCIAS