Análise de componentes independentes aplicada a avaliação de imagem radiográfica de sementes

A análise de imagens radiográficas de sementes é um método efetivo cada vez mais utilizado na avaliação de lotes de sementes. Com este trabalho, propõe-se a utilização da análise de componentes independentes (ICA) e da análise discriminante com o objetivo de classificar imagens radiográficas de sementes em níveis de qualidade física, diferenciando sementes cheias de sementes com algum tipo de dano ou deformação. A ICA foi aplicada a um conjunto de imagens de sementes de girassol gerando uma base de imagens estatisticamente independentes entre si. As coordenadas de cada imagem de semente nesta base são os parâmetros de entrada para a análise discriminante. O método foi testado num conjunto de imagens de sementes geradas por simulação e num conjunto de imagens reais de sementes. A classificação obteve um acerto global de até 97% para as imagens simuladas e 82% para as imagens reais. A partir dos resultados observados na classificação dos radiogramas procurou-se estabelecer relações com o potencial fisiológico das sementes. Os resultados mostraram que a metodologia proposta pode contribuir para uma avaliação rápida e menos subjetiva de imagens radiográficas de sementes.Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós- Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor