Análisis automático mediante procesamiento de imágenes Digitales para determinar el grado de severidad de la "Roya Amarilla" en hojas de cafeto
Acronym
P_ROYA-IA
Consortium Coordinator
Beltran Castañon, Cesar Armando
Start Date
2014
End Date
2014
Status
https://purl.org/pe-repo/concytec/estadoProyecto#concluido
Description
La Roya del Cafeto es una enfermedad que atacó fuertemente estos dos últimos años, para determinar la severidad del ataque el evaluador debe determinar el grado de la plaga en las hojas mediante la observación directa, siendo que este debe estar entrenado para calcular este grado de severidad. El análisis que realiza es determinar las regiones infectadas, que presentan un color amarillento y las regiones necrosadas. Esta evaluación sigue una metodología de muestreo para la roya visible: - Determinar por lote, o por hectárea, la elección de unos 60 árboles. - De cada árbol se selecciona una rama. - Se cuenta número de hojas totales y número de hojas con roya. - Se calcula el porcentaje de incidencia. El problema se presenta al momento de determinar estos grados, en vista que se debe confiar en el criterio subjetivo de quien realiza la evaluación, y éste a su vez haber tenido un entrenamiento. Por otro lado, el deterioro de los plantíos de cafeto podrían ser causados por otros tipos de plagas, que no necesariamente siempre es la roya amarilla, y se requiere diferenciar el tipo de daño que sufre la planta. El presente proyecto desarrollará un sistema automático para la determinación cuantificable del grado de severidad de infección de la Roya Amarilla en hojas de cafeto, ello se realizará mediante el análisis algorítmico y de técnicas de visión computacional en imágenes de hojas de cafeto. La propuesta podrá ser implementada en dispositivos PDA, o dispositivos móviles, para levantar la información en tiempo real, y permitir que el agricultor tome la decisión de aplicar fungicida en forma inmediata.
Keywords
Roya Amarilla
;
Procesamiento de Imágenes
;
Caficultura
;
Diagnóstico Automatizado
Área de conocimiento
Natural sciences
Campo OCDE
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01