método, equipamento e sistema para diagnóstico de estresses e doenças em plantas superiores

MéTODO, EQUIPAMENTO E SISTEMA PARA DIAGNóSTICO DE ESTRESSES E DOENçAS EM PLANTAS SUPERIORES. A presente invenção refere-se a um método, um, equipamento e um sistema de diagnóstico rápido de estresses e doenças em plantas superiores. A metodologia proposta está baseada na hipótese de que quando uma planta entra em desequilíbrio, ocorrem mudanças em seu metabolismo que acabam por alterar a composição química de seus órgãos. Esta mudança química leva a uma mudança nas propriedades fisicas, como a fluorescência das folhas. Em função da complexidade do material das folhas, o método propõe que o sinal seja tratado com métodos estatísticos e a classificação feita através de softwares baseados em aprendizado de máquina. Como exemplo de aplicação da invenção são mostrados resultados para a doença Greening em citros. Atualmente, ela é a pior doença dos citros por não possuir tratamento, ter alta disseminação e afetar todas as variedades de laranjeiras, sendo o diagnóstico realizado através de inspeção visual, o que confere alta subjetividade, grande porcentagem de erro e a doença só é diagnosticada após a expressão dos sintomas (~ 8 meses). Durante a fase assintomática, a árvore infectada é um foco de disseminação da doença. A presente invenção consegue fazer o diagnóstico assintomático de Greening direto na folha com porcentagem de acerto acima de 80%. The present invention relates to a method, apparatus and a system of fast diagnosis of stresses and diseases in higher plants. The proposed methodology is based on the hypothesis of that when a plant is in imbalance; there are changes in its metabolism that render an alteration of the chemical composition of its organs. This chemical alteration leads to a change in the physical properties, such as the fluorescence of the leaves. Due to the complexity of the material of the leaves, the present method proposes that the signal be treated with statistical methods and that the classification is made through softwares based on machine learning. As an example of the application of the invention, the results are shown for the Greening disease in citrus. Currently, Greening is the most severe citrus disease since there is no treatment available for it and due to its high dissemination rate and the fact that it affects all varieties of orange trees, being the diagnosis performed through visual inspection, which renders high subjectivity, high error percentage and the disease is only diagnosed after the expression of the sympto