Identificación de los síntomas causados por yesca en hojas de vid mediante la aplicación de imágenes hiperespectrales
Fecha
2019Autor
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
|
Resumen
Las imágenes hiperespectrales (HSI) para la detección de enfermedades concretas es
una de las técnicas más utilizadas en la actualidad.
El poder detectar e identificar de
manera fiable dichas enfermedades en las plantas supone un reto para los agricultores.
Frecuentemente estos síntomas visibles se manifiestan en etapas tardías de la ...
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Las imágenes hiperespectrales (HSI) para la detección de enfermedades concretas es
una de las técnicas más utilizadas en la actualidad.
El poder detectar e identificar de
manera fiable dichas enfermedades en las plantas supone un reto para los agricultores.
Frecuentemente estos síntomas visibles se manifiestan en etapas tardías de la
enfermedad, como ocurre con la yesca, reduciendo la probabilidad de evitar los daños
que causan a la vid.
Por este motivo, la tecnología de imágenes hiperespectrales se plantea como una
herramienta para obtener datos que, una vez tratados y analizados mediante técnicas
quimiométricas, permitan diferenciar entre hojas sanas, afectadas sin síntomas visibles y
con síntomas. Estos resultados posibilitarían el uso de esta técnica en viñedos con el fin
de mejorar el manejo del cultivo y su rentabilidad.
En este estudio se ha conseguido
diferenciar los tres grupos de
hojas con unos resultados de clasificación elevados,
siendo los mejores para el grupo de hojas sanas (80-100%) y el de afectadas sin
síntomas visibles (80-90%)
aplicando
un
análisis discriminante PLS-DA. [--]
Hyperspectral imaging (HSI) for specific diseases detection is one of the most widely
used techniques nowadays. Being able to reliably detect and identify such diseases in
plants is a challenge for farmers. These visible symptoms often manifest in late
stages
of the disease, such as yesca, reducing the likelihood of avoiding the damage they cause
to
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Hyperspectral imaging (HSI) for specific diseases detection is one of the most widely
used techniques nowadays. Being able to reliably detect and identify such diseases in
plants is a challenge for farmers. These visible symptoms often manifest in late
stages
of the disease, such as yesca, reducing the likelihood of avoiding the damage they cause
to
vineyards.
For this reason, hyperspectral imaging technology is proposed as a tool to obtain data
that, once treated and analyzed by chemometric techniques,
can differentiate between
healthy leaves, affected
leaves
without visible symptoms and with
visible symptoms. In
order to improve crop management and profitability these results would allow the use of
this technique in vineyards.
The results obtained
enable
a discrimination of the three
types of leaves with an accuracy of 80-100% for healthy leaves and 80-90% for affected
leaves without visible symptoms by applying a
PLS-DA
discriminant analysis. [--]
Materias
Imágenes hiperespectrales,
Vitis vinífera L .,
Yesca,
Análisis PLS-DA,
Hyperspectral imaging,
Vitis vinífera L .,
Yesca,
PLS-DA Analysis
Titulación
Máster Universitario en Ingeniería Agronómica por la Universidad Pública de Navarra /
Nekazaritza Ingeniaritzako Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoan