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Aplicación De Visión Computacional En La Generación De Un Catálogo Para La Conservación De La Biodiversidad De Plantas Endémicas

Acronym
P_CV-PLANT
Consortium Coordinator
Beltran Castañon, Cesar Armando
Start Date
2013
End Date
2014
Status
https://purl.org/pe-repo/concytec/estadoProyecto#concluido
Información
Investigadores
Description
Para la conservación de nuestra biodiversidad y ayudar en el desarrollo de la agricultura es esencial conseguir un conocimiento preciso de la identidad, distribución geográfica y usos de las plantas. Desafortunadamente, esta información básica no se encuentra disponible o sólo se tiene acceso a parte de ella, lo que demuestra que la información es incompleta para ecosistemas, como nuestro país, cuya mayor riqueza es su biodiversidad, especialmente de plantas, que son muy utilizadas para la generación de medicamentos. El simple problema de identificar las especies de plantas es generalmente una tarea muy difícil, aún para los profesionales especializados en botánica. El presente proyecto propone desarrollar una plataforma de recuperación de imágenes por contenido basado en la aplicación de técnicas de visión computacional que permitan caracterizar a las plantas endémicas de la Amazonía peruana, de esta manera apoyar en la conservación de la biodiversidad. Para ello será necesario desarrollar una investigación transdisciplinar que integre el conocimiento de la Ciencia de la Computación con Botánica, lo que permitirá crear una gran base de datos (tecnología Big Data), conocimiento en visión computacional, morfología de plantas, anatomía de plantas, biogeografía, entre otros. Finalmente, la plataforma propuesta será diseñada para soportar procesos de supercomputación, y además estará disponible en la nube (cloud computing) para acceso público.
Keywords
Visión computacional

; 

Plantas endémicas

; 

Catálogos digitales

; 

Conservación
Área de conocimiento
Natural sciences

; 

Natural sciences
Campo OCDE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.13

; 

https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
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