Capturing micro-vibration images in plants caused by homeopathic application

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.52945/rac.v35i1.1226

Palabras clave:

agrohomeopathy, vibraimage, electric tension, computational vision

Resumen

The use of images, sensors and mathematical algorithms can help in the generation of technical attributes and facilitate the plant health diagnosis. Combined with this, computer vision provides a non-destructive and non-invasive strategy for collecting samples and analyzing plant propagules, provided the experiment traceability. Thus, the objective of this research was to identify signs of homeopathies of Magnetitum and Arsenicum tartaricum applied in purslane [Pilea microphylla (L.) Liebm.], using computational algorithms. The work of images capturing was carried out in the Laboratory of Plant Production and Didactic Garden of the Agronomy Course, UNISUL University. To evaluate signs in plants, based on the images, algorithms found in VibaHT® and ImageJ were used. The images were generated by webcam (online) and two homeopathies at 250 milesimal were applied for 14 days. The experimental procedure consisted of generating “640 × 480” pixel images from a transformed webcam to simulate a "red-green-NIR" (RGN) sensor, replacing the channel with a blue light filter and thus produce a near-infrared image (NIR). The images were also generated in their normal "red-green-blue" (RGB) channels to test the algorithms' competence. After capturing the images, mathematical analyzes of the pixel’s variation were performed, represented by three variables, developed by specific algorithms: lacunarity, entropy and stress. The number of experimental repetitions was sufficient to identify significant differences at the 1% probability level between the images, and the algorithms were robust to identify the signs of homeopathy.

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Biografía del autor/a

Jasper Jose Zanco, Universidade do Sul de Santa Catarina- Unisul

Possui graduação em Agronomia (1990) e Mestrado em Produção Vegetal (1994) pela Universidade Federal de Pelotas - enraizamento de estacas de plantas medicinais; doutorado parcial em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina - Simulação dinâmica e Lógica Fuzzy (2005) e, doutorado em Agronomia, Produção Vegetal pela Universidade do Estado de Santa Catarina - Homeopatia vegetal e biofotônica (2016). Professor adjunto e pesquisador da Universidade do Sul de Santa Catarina (UNISUL-ANIMA) - morfofisiologia e produção de plantas bioativas. Realiza pesquisas com ultra diluições dinamizadas, biospeckle laser e visão computacional aplicada a análise de plantas-solo-água. Coordena o Grupo de Pesquisa em Biotecnologia e Produção Vegetal (1998-2022).

Pedro Boff, Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina, Brasil

Possui doutorado (PhD) em Ecologia da Produção e Conservação de Recursos Naturais - Wageningen Agricultural University (2001)[Diploma reconhecido pela UFSC em Recursos Genéticos Vegetais]. Sua graduação foi em Agronomia pela Universidade Federal de Pelotas (1984) e mestrado em Fitopatologia pela Universidade Federal de Viçosa (1988). Atualmente é pesquisador da EPAGRI - Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina/ Est. Exp. de Lages, colaborador (orienta mestrado e doutorado) do Programa de Pós-Graduação em Produção Vegetal do CAV-UDESC - Universidade do Estado de Santa Catarina. É professor do Programa de Pós-graduação interdisciplinar - Mestrado em Ambiente e Saúde da UNIPLAC - Universidade do Planalto Catarinense. Editor Associado da Revista Brasileira de Agroecologia; eventual revisor ad hoc de várias revistas cientificas. Responsável pelo Lab. de Homeopatia e Saúde Vegetal da Epagri e coordena projeto Núcleo Emergente em Agroecologia e Saúde Ambiental (Edital FAPESC/CNPq, 2012/15). Tem experiência na área de Agronomia, com ênfase na pesquisa/ensino em Agroecologia e desenvolvimento de tecnologias sociais principalmente nos seguintes temas: saúde vegetal, interações multitróficas, homeopatia integrativa, agrobiodiversidade e sociedade/natureza.

Sérgio Domingues, Professor da rede Estadual de Ensino, Curso Técnico em Agroecologia em Fraiburgo/SC

Possui graduação em Agronomia pela Universidade Alto Vale do Rio do Peixe (2013). Tem experiência na área de Agronomia, com enfase em Produção Vegetal, Mestre em Produção Vegetal pela Universidade do Estado de Santa Catarina (UDESC), atualmente desenvolve estudos ligados a prática da Agroecologia e uso de Altas Diluições, Respiração Microbiana e Cromatografia de Pfeiffer. Doutorado no Programa de Pós-Graduação em Produção Vegetal - UDESC data defesa 23/02/2021. Professor da rede Estadual de Ensino, Curso Técnico em Agroecologia em Fraiburgo/SC nas disciplinas, Topografia, Solos e Fruticultura. Consultor Ad hoc em projetos FAPESC, revisor da Revista Brasileira de Agroecologia - RBA, revisor da Revista Caatinga.

Mari Ines Carissimi Boff, Programa De Pós-Graduação em Produção Vegetal da Universidade do Estado de Santa Catarina, Lages, Brasil

Possui graduação em Engenharia Agronomica pela Universidade Federal de Pelotas (1988), mestrado em Ciências Biológicas (Entomologia) pela Universidade Federal do Paraná (1992) e doutorado em Production Ecology And Resource Management - Agricultural University - Wageningen (2001). Atualmente é professor efetivo da Universidade do Estado de Santa Catarina. Tem experiência na área de Agronomia, com ênfase em Entomologia Agrícola, atuando principalmente nos seguintes temas: entomopathogenic nematodes, insetos, educação ambiental, extratos vegetais e meio ambiente.

Citas

AKIMOV, V.A.; MINKIN, V.A. Determination of Significant Behavioral Parameters on COVID-19 Diagnosis by Artificial Neural Networks Modeling. In: International Open Science Conference VIBRA2021, 4th, Modern Psychology. The Vibraimage Technology. Preprint[…] June 2021, St. Petersburg, Russia. DOI: https://doi.org/ 10.25696/ELSYS.VC4.EN.06

CHOUHAN, S.S.; SINGH, U.P.; SHARMA, U.; JAIN, S. Leaf disease segmentation and classification of Jatropha curcas L. and Pongamia pinnata L. biofuel plants using computer vision-based approaches. Measurement, v.171, 2021. https://doi.org/10.1016/j.measurement.2020.108796.

CONCEIÇÃO, W.S.; MATOS, R.S.; BUFALINO, L.; RAMOS, G.Q.; ZAYAS, F.G.; FONSERCA FILHO, H.D. da. Micromorphology and fractal evaluation of Dinizia excelsa Ducke wood under three different cut conditions by atomic force microscopy. Measurement, v.179, 2021, 109490. DOI: https://doi.org/ 10.1016/j.measurement.2021.109490

MINKIN, V.A.; NIKOLAENKO, N.N. Application of Vibraimage Technology and System for Analysis of Motor Activity and Study of Functional State of the Human Body. Biomedical Engineering, v.42, n.4, p.196-200, 2008. DOI: https://doi.org/10.1007/s10527-008-9045-9.

MISHRA, P.; LOHUMI, S.; KHAN, H.A.; NORDON, A. Close-range hyperspectral imaging of whole plants for digital phenotyping: Recent applications and illumination correction approaches. Computers and Electronics in Agriculture, v.178, 2020. DOI: 10.1016/j.compag.2020.105780.

PATRICIO, D.I.; RIEDER, R. Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops: A systematic review. Computers and Electronics in Agriculture, v.153, p. 69-81, 2018. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.08.001.

ZANCO, J. J; BOFF, P; MINKIN, V. A. Análise de sinais bioeletrográficos em sementes de feijão-branco tratadas com altas diluições. 2013. Disponível em: https://www.vibraimage.it/Bibliography/Engl/2013/resumo_expandido_2013.pdf

ZANCO, J.J.; BOFF, P.; WERNER, S.S.; BOFF, M.I.C. Biophototic in azuki bean seeds treated with ultrahigh dilutions. Research, Society and Development, v.10, n.2, pág. e26110212462, 2021. DOI: https://doi.org/10.33448/rsd-v10i2.12462.

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Publicado

2022-04-19

Cómo citar

Zanco, J. J., Boff, P., Domingues, S. ., & Boff, M. I. C. . (2022). Capturing micro-vibration images in plants caused by homeopathic application. Agropecuária Catarinense, 35(1), 54–60. https://doi.org/10.52945/rac.v35i1.1226

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