LLS-SevEst
Overview
Descripción General
LLS-SevEst (Late Leaf Spot Severity Estimator) is a Python package to quantify the severity of leaf lesions caused by Nothopassalora personata in peanut (Arachis hypogaea). It combines K-Means image segmentation with a defoliation-adjustment algorithm to compute both lesion coverage and effective severity for each sample.
LLS-SevEst (Late Leaf Spot Severity Estimator) es un paquete de Python para cuantificar la severidad de lesiones foliares causadas por Nothopassalora personata en maní (Arachis hypogaea). Combina segmentación por K-Means con un ajuste por defoliación para estimar la cobertura de lesiones y la severidad efectiva de cada muestra.
Core Features
Funcionalidades
K-Means Segmentation
Segmentación K-Means
Unsupervised clustering for pixel-level lesion detection and mask generation.
Clustering no supervisado para detectar lesiones a nivel de píxel y generar máscaras.
Affected Area (%)
Superficie Afectada (%)
Per-leaflet or per-image computation of lesion coverage.
Cálculo por foliolo o por imagen del porcentaje de superficie lesionada.
Defoliation Adjustment
Ajuste por Defoliación
Algorithm that corrects severity according to defoliation index.
Algoritmo que corrige la severidad en función del índice de defoliación.
Export & QC
Exportación & QC
Excel/CSV tables and processed images; optional visualization for quality control.
Tablas Excel/CSV e imágenes procesadas; interfaz opcional de visualización para control de calidad.
Publications
Publicaciones
- Herrador, T. A. & al., 2025. LLS-SevEst 2.0: Toward more precise severity estimation of peanut leaf spot.
- Herrador, T. A. & al., 2024. LLS-SevEst — A machine-learning approach to assessing N. personata in peanut.
- Herrador, T. A. & col., 2025. LLS-SevEst 2.0: Camino hacia una estimación más precisa de la severidad de la viruela del maní.
- Herrador, T. A. & col., 2024. LLS-SevEst — Enfoque de ML para evaluar N. personata en maní.
Tech Stack
Tecnologías
Python, OpenCV, Scikit-learn, NumPy, Pandas, Matplotlib