Estimación de área foliar utilizando técnicas de procesamiento de imágenes: una metodología simple, fiable y de bajo costo

En este trabajo se propone una metodología para estimar área foliar (AF), basada en técnicas de procesamiento digital de imágenes usualmente utilizadas en teledetección. La metodología se evaluó para hojas de girasol. El AF y el ampliamente difundido índice de área foliar (IAF), calculado a partir d...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Mieza, M. Soledad, Kovac, Federico D., Cravero, Walter R.
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2020
Materias:
IAF
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/115528
http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/cai/CAI_28.pdf
Aporte de:
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description En este trabajo se propone una metodología para estimar área foliar (AF), basada en técnicas de procesamiento digital de imágenes usualmente utilizadas en teledetección. La metodología se evaluó para hojas de girasol. El AF y el ampliamente difundido índice de área foliar (IAF), calculado a partir del anterior, se requieren para modelar, validar y predecir un número importante de variables de interés en distintas áreas del conocimiento. Se analizan en este trabajo todas las etapas, desde la adquisición de las imágenes a los métodos de procesa-miento, así como la evaluación de la fiabilidad del método y, se diseñó, con especial detalle, una sección orientada a cuantificar adecuadamente la incertidumbre en la determinación del AF. El método propuesto es simple y robusto, las imágenes pueden adquirirse con cualquier cámara disponible y, para la estimación de superficie, pueden utilizarse una variedad de paquetes de software tanto comerciales como libres. La incerteza obtenida para la determinación del AF resultó inferior al 4% en la estimación de AF por planta. Cabe mencionar que todo el proceso se realiza a partir de las imágenes sin necesidad de datos del cultivo, climáticos, etc. Se proponen también alternativas semiautomáticas para la estimación de superficies que no presentan diferencias estadísticamente significativas con el diseño original.
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