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dc.contributor.author
Silva, Núbia Rosa Da
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dc.contributor.author
Florindo, João Batista
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dc.contributor.author
Gómez, María Cecilia
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dc.contributor.author
Rossatto, Davi Rodrigo
dc.contributor.author
Kolb, Rosana Marta
dc.contributor.author
Bruno, Odemir Martinez
dc.date.available
2017-07-03T19:09:16Z
dc.date.issued
2015-06
dc.identifier.citation
Silva, Núbia Rosa Da; Florindo, João Batista; Gómez, María Cecilia; Rossatto, Davi Rodrigo; Kolb, Rosana Marta; et al.; Plant identification based on leaf midrib cross-section images using fractal descriptors; Public Library of Science; Plos One; 10; 6; 6-2015; 1-14; e0130014
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/19409
dc.description.abstract
The correct identification of plants is a common necessity not only to researchers but also to the lay public. Recently, computational methods have been employed to facilitate this task, however, there are few studies front of the wide diversity of plants occurring in the world. This study proposes to analyse images obtained from cross-sections of leaf midrib using fractal descriptors. These descriptors are obtained from the fractal dimension of the object computed at a range of scales. In this way, they provide rich information regarding the spatial distribution of the analysed structure and, as a consequence, they measure the multiscale morphology of the object of interest. In Biology, such morphology is of great importance because it is related to evolutionary aspects and is successfully employed to characterize and discriminate among different biological structures. Here, the fractal descriptors are used to identify the species of plants based on the image of their leaves. A large number of samples are examined, being 606 leaf samples of 50 species from Brazilian flora. The results are compared to other imaging methods in the literature and demonstrate that fractal descriptors are precise and reliable in the taxonomic process of plant species identification.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Public Library of Science
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.subject
Fractal Dimension
dc.subject
Identification of Plants
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.subject.classification
Ciencias de las Plantas, Botánica
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dc.subject.classification
Ciencias Biológicas
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Plant identification based on leaf midrib cross-section images using fractal descriptors
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2017-05-08T17:16:14Z
dc.identifier.eissn
1932-6203
dc.journal.volume
10
dc.journal.number
6
dc.journal.pagination
1-14; e0130014
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.description.fil
Fil: Silva, Núbia Rosa Da. Universidade de Sao Paulo; Brasil
dc.description.fil
Fil: Florindo, João Batista. Universidade de Sao Paulo; Brasil
dc.description.fil
Fil: Gómez, María Cecilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Bioquímica y Ciencias Biológicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Rossatto, Davi Rodrigo. Universidade Estadual Paulista. Faculty of Agriculture and Veterinary Sciences. Department of Applied Biology; Brasil
dc.description.fil
Fil: Kolb, Rosana Marta. Unesp-universidade Estadual Paulista; . Universidade Estadual Paulista. Faculty of Sciences and Letters. Department of Biological Sciences; Brasil
dc.description.fil
Fil: Bruno, Odemir Martinez. Universidade de Sao Paulo; Brasil
dc.journal.title
Plos One
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0130014
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0130014
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