Estudar as propriedades físicas do solo envolve conhecer a umidade, o transporte de água e solutos, a densidade, a identificação da porosidade, o que é essencial para o crescimento de raízes das plantas. Para esses estudos, a tomografia de raios X tem se mostrado uma técnica útil. As imagens tomográficas são obtidas através de projeções (sinais) que são reconstruídos com algoritmos adequados. No processo de aquisição dessas projeções, podem surgir ruídos provenientes de diferentes fontes. O sinal tomográfico apresenta ruídos que possuem uma distribuição de Poisson gerada pela contagem de fótons, bem como o detector de fótons é influenciado por uma presença de ruído eletrônico com uma distribuição Gaussiana. Essas diferentes distribuições podem ser mapeadas com transformadas não lineares específicas que alteram uma distribuição Gaussiana para outros tipos de distribuições, como a de transformada de Anscombe (Poisson) ou transformada de Box-Muller (Uniforme), mas são aproximações que apresentam erros acumulativos. As transformadas podem ser então mapeadas por um sistema de redes neurais, o que garante um melhor resultado com o filtro de Kalman não linear em que os pesos da rede e as medidas das projeções são estimados em conjunto. Este trabalho apresenta uma nova solução com filtragem de Kalman descentralizada utilizando redes neurais artificiais embarcada em uma arquitetura reconfigurável com o intuito de obter se um valor ótimo de melhoria na relação Sinal/Ruído de projeções tomográficas e consequentemente nas imagens reconstruídas proporcionando melhorias para os métodos de análise dos físicos de solos agrícolas.

To study the physical properties of soil moisture involves knowing the transport of water and solutes, density, porosity identification, which is essential for the growth of plant roots. For these studies, X-ray tomography has been shown to be a useful technique. The tomographic images are obtained through projections (signals) that are reconstructed with appropriate algorithms. In the process of acquiring these projections, noise can arise from different sources. The tomographic signal is noisy which have a Poisson distribution generated by photon counting, and the photon detector is influenced by a presence of electronic noise with a Gaussian distribution. These different distributions can be mapped to specific nonlinear transformed altering a Gaussian distribution for other types of distributions, such as the Anscombe transform (Poisson) or Box-Muller transform (Uniform), but are approximations that have cumulative errors. Transforms can then be mapped by a neural network system, which ensures a better result with nonlinear Kalman filter in which the network weights and measures of the projections are estimated together. This work presents a new solution to the unscented Kalman filtering using artificial neural networks embedded in a reconfigurable architecture in order to obtain an optimum value of improvement in S/N ratio of tomographic projections and consequently the images reconstructed by providing improvements for the methods of physical parameters of the agricultural soils.