Evaluation of Zebra Chip Using Image Analysis
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Evaluation of Zebra Chip Using Image Analysis María Guadalupe Hernández-Deheza 1 & Reyna Isabel Rojas-Martínez 1 & Antonio Rivera-Peña 2 & Emma Zavaleta-Mejía 1 & Daniel Leobardo Ochoa-Martínez 1 & José Alfredo Carrillo-Salazar 3 Accepted: 3 November 2020 / Published online: 12 November 2020 # The Potato Association of America 2020
Abstract Candidatus Liberibacter solanacearum induced the disease known as zebra chip, manifested as an internal brown discoloration of potato tuber. This bacterium causes the vascular tissue of the tuber to turn brown, which shows up on potato chips after they have been fried, and which causes economic losses. There are no quantitative scales for determining the disease severity on potato chips and it is usually estimated using qualitative criteria. In this research, the percentage area and intensity of internal brown discoloration was quantitatively determined using two image segmentation methods of pixels: a single threshold of grayscale images and a classifier with artificial neural networks of color images. The one threshold method and the classifier with neural networks presented 98 and 99% of overall accuracy, respectively. The use of this method made it possible to distinguish cultivars that are resistant from those that are susceptible to Candidatus Liberibacter solanacearum. Resumen Candidatus Liberibacter solanacearum indujo la enfermedad conocida como la papa rayada, que se manifestó como una pigmentación café interna del tubérculo. Esta bacteria causa que el tejido vascular del tubérculo se torne café, lo cual se manifiesta en las hojuelas de la papa después de que se han freído, lo cual causa pérdidas económicas. No hay escalas cuantitativas para la determinación de la severidad de la enfermedad en las hojuelas y generalmente se estima usando criterios cualitativos. En esta investigación, se determinó cuantitativamente el porcentaje del área y la intensidad de la coloración café interna usando dos métodos de segmentación de imágenes de pixeles: un umbral único de imágenes en escala de grises y un clasificador neural de redes artificiales de imágenes a color. El método del umbral único y el clasificador con las redes neurales presentaron 98 y 99% de precisión general, respectivamente. El uso de este método hizo posible distinguir variedades que son resistentes de aquellas que son susceptibles a Candidatus Liberibacter solanacearum. Keywords Zebra chip . Image segmentation . Image analysis . Resistance . Severity
Introduction Potato (Solanum tuberosum) is grown in more than 100 countries, making it the fourth most important crop worldwide after
* José Alfredo Carrillo-Salazar [email protected] 1
Postgrado en Fitosanidad-Fitopatología, Colegio de Postgraduados, Carretera México-Texcoco km 36.5, 56230, Montecillo, Texcoco, Estado de Mexico, Mexico
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Campo experimental Metepec. Instituto Nacional de Investigaciones Forestales y Agrícolas y Pecuarias, Rancho San Lorenzo Metepec SN, San Lorenzo Coacalco Metepec, 52140 Metepec, Mexico
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Postgrado en Recursos Genéticos y Prod
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