Comunicaciones y ponencias de congresos DING - INGS Biltzarretako komunikazioak eta txostenak
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing Comunicaciones y ponencias de congresos DING - INGS Biltzarretako komunikazioak eta txostenak by Department/Institute "Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOOD"
Now showing 1 - 7 of 7
Results Per Page
Sort Options
Publication Open Access Análisis de accidentes de trabajo mortales en España (2000-2020)(Fundación Internacional ORP, 2022) Ríos Eraso, Alonso; Jarén Ceballos, Carmen; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOODLos accidentes de trabajo mortales representan la consecuencia máxima del resultado de las estrategias, políticas y acciones de la integración de la seguridad en el trabajo contra la siniestralidad laboral. Este estudio aporta un análisis de los accidentes de trabajo mortales (excluidos los accidentes in itinere), con respecto al total de los accidentes laborales con baja ocurridos en España en el período 2000-2020, señalando las diferencias existentes por sectores de actividad económica, sexo, antigüedad en el puesto de trabajo, edad de los trabajadores, y entre las Comunidades Autónomas de España, para observar el resultado de la aplicación de la Ley 31/1995 de prevención de riesgos laborales, por la transposición de Directivas comunitarias al Derecho español, relativas a la aplicación de promover la mejora de la seguridad y de la salud de los trabajadores en el trabajo.Publication Open Access Análisis de la siniestralidad por vuelco de tractor en el período 2017-2021(Universidad de Sevilla, 2023) Jarén Ceballos, Carmen; Casuso, G.; Mangado Ederra, Jesús; López Maestresalas, Ainara; Arnal Atarés, Pedro; Arazuri Garín, Silvia; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOODA pesar de los avances que se dan en el ámbito de la seguridad laboral en el sector agrario, los accidentes se siguen produciendo sin que mejore la situación. Los accidentes más graves, por el elevado número de muertos todos los años, son los debidos al vuelco del tractor. En el presente trabajo se ha llevado a cabo el análisis de la influencia de distintas variables continuas y discretas (tamaño de explotación, pendiente, superficie agrícola utilizada (SAU)/número de explotaciones y tipo de cultivo) sobre 63 accidentes graves y mortales sucedidos en España a causa del vuelco. Han destacado las relaciones de los accidentes con las variables pendiente, tamaño y tipo de cultivo, siendo las provincias con mayor tasa de accidentalidad aquellas con explotaciones más pequeñas, situadas en terrenos más escarpados y con cultivos leñosos. Las variables con mayor relación entre sí han sido la pendiente y el tamaño, a su vez con cierta conexión con el tipo de cultivo.Publication Open Access Convolutional neural networks for the detection of esca disease complex in asymptomatic grapevine leaves(Springer, 2024-01-24) Carraro, Alberto; Saurio, Gaetano; López Maestresalas, Ainara; Scardapane, Simone; Marinello, Francesco; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOODThe Esca complex is a grapevine trunk disease that significantly threatens modern viticulture. The lack of effective control strategies and the intricacy of Esca disease manifestation render essential the identification of affected plants before symptoms become evident to the naked eye. This study applies Convolutional Neural Networks (CNNs) to distinguish, at the pixel level, between healthy, asymptomatic and symptomatic grapevine leaves of a Tempranillo red-berried cultivar using Hyperspectral imaging (HSI) in the 900¿1700 nm spectral range. We show that a 1D CNN performs semantic image segmentation (SiS) with higher accuracy than PLS-DA, one of HSI data¿s most widely used classification algorithms.Publication Open Access Early detection of Esca disease in grapevines using in-field hyperspectral proximal sensing(Hellenic Society of Agricultural Engineers, 2025) López Maestresalas, Ainara; Ruiz de Gauna González, Jon; Jarén Ceballos, Carmen; León Ecay, Sara; Arazuri Garín, Silvia; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOODEsca is one of the most destructive vine diseases in the world. It causes significant economic losses, mainly due to reduced grape yield and quality. Currently, the approved methods of controlling esca include preventive methods such as the use of fungicides on plant wounds or the use of planting systems that do not require intensive pruning, among others. It is therefore advisable to monitor the crop to identify those vines that are susceptible to the disease. For this reason, in this study a proximal hyperspectral camera was used for early detection of esca presence in asymptomatic grapevine leaves. Images of 11 vines of the Tempranillo variety grown in Etxauri (Navarre, Spain) were analysed. Hyperspectral images were acquired using a Specim IQ snapshot camera, mounted on a tripod, working in the range of 400¿1000 nm with a spectral resolution of 7 nm (204 bands), and an image resolution of 512 × 512 pixel including an RGB camera (5 Mpix). The images were taken under natural ambient light conditions on August 21, 2023. From the 11 vines selected, 9 showed visual symptoms of esca and the remaining 2 were asymptomatic to the naked eye. A total of 200 pixels were randomly selected from the dataset, 100 from asymptomatic leaves of asymptomatic vines (class 1) and 100 from asymptomatic leaves of symptomatic vines (class 2). Partial Least Square Discriminant Analysis (PLS-DA) was performed to classify the leaves into the two classes. Classification rates of 97% were achieved in the cross-validation dataset. Models were externally validated at pixel-level using one image of an asymptomatic vine and another of a symptomatic vine. The visualisation of the images confirmed the correct classification of the pixels into the two classes, indicating that by using proximal hyperspectral sensing an early identification of the disease is possible.Publication Open Access Identificación de síntomas previsuales de salinidad mediante imágenes hiperespectrales infrarrojas en vid(Sociedad Española de Ciencias Hortícolas, 2022) Arazuri Garín, Silvia; Pérez Roncal, Claudia; Jarén Ceballos, Carmen; Santesteban García, Gonzaga; Marín Ederra, Diana; Miranda Jiménez, Carlos; López Maestresalas, Ainara; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute for Multidisciplinary Research in Applied Biology - IMAB; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOODLos niveles altos de salinidad que se pueden producir en un viñedo, asociados generalmente al uso de aguas de baja calidad genera un tipo de estrés abiótico que limita la producción de la uva y afecta a la calidad de los vinos. Teniendo en cuenta la importancia de la monitorización de los cultivos en la toma de decisiones para una buena gestión del viñedo, se plantea como objetivo de este trabajo la identificación previsual de síntomas de estrés abiótico en viña por medio de la tecnología de imágenes hiperespectrales en el infrarrojo cercano (HSI-NIR). Para llevar a cabo este objetivo, se realizó un ensayo en maceta en la Finca de Prácticas de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias de la UPNA. El ensayo se realizó con plantas de un año de la variedad Monastrell sobre dos portainjertos 110R y 1103P. Se establecieron dos tratamientos: control (regado con agua de riego no salina) y salinidad (agua de riego con una concentración de sal común de 1,6 g/l). Entre finales de agosto y principios de septiembre se realizaron tres muestreos de hojas, analizando un total de 600 hojas (100 hojas/tratamiento y día). Las imágenes se tomaron con una cámara hiperespectral Xeva 1.7-320-100Hz, con rango espectral 900-1700nm. Una vez procesadas las imágenes se realizó una clasificación mediante un análisis discriminante por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) obteniéndose un porcentaje de muestras correctamente clasificadas en su grupo de origen (control o salinidad) del 82 % el primer día de muestreo, y del 87 % a partir del segundo día. A partir de estos datos podemos concluir que es posible identificar, mediante la tecnología HSI-NIR, síntomas en plantas sometidas a un tratamiento de riego con agua salina antes de que aparezcan síntomas en las hojas.Publication Open Access Influencia de factores de cultivo y conservación en el contenido en azúcares reductores en patata(Universidad de Sevilla, 2023) Jarén Ceballos, Carmen; Peraza Alemán, Carlos Miguel; Mangado Ederra, Jesús; López Maestresalas, Ainara; Arazuri Garín, Silvia; Ingeniería; Ingeniaritza; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOODLa patata es uno de los alimentos más importante del mundo y una de las formas más habituales de consumirla es como patatas fritas. Al freírla a altas temperaturas, los azúcares reductores y la asparagina de la patata pueden dar lugar a acrilamidas, por medio de la reacción de Maillard. La acrilamida está clasificada como sustancia probablemente cancerígena para el ser humano. Por eso es importante que las patatas destinadas a fritura tengan un bajo contenido en azúcares reductores. Este contenido depende de factores genéticos, medioambientales, culturales y condiciones de almacenamiento. Por ello, en este trabajo se pretende analizar algunos de esos factores en una variedad rica en azúcares reductores como es Jaerla. Los factores analizados fueron el estrés hídrico durante el cultivo, dos temperaturas de almacenamiento (8 y 13ºC) y tiempo de almacenamiento en las anteriores temperaturas, desde 0 hasta 13 semanas. Las muestras de patatas de cada uno de los tratamientos se liofilizaron y se determinó su contenido en azúcares: glucosa, fructosa y sacarosa. Los datos fueron analizados con R-Studio. Solo se encontraron diferencias significativas en el factor temperatura de conservación para los tres azúcares, obteniéndose los valores más altos en las patatas conservadas a 8ºC.Publication Open Access On-site identification of esca-affected vines using hyperspectral imaging(Hellenic Society of Agricultural Engineers, 2025) León Ecay, Sara; Ruiz de Gauna González, Jon; López Maestresalas, Ainara; Jarén Ceballos, Carmen; Arazuri Garín, Silvia; Ingeniería; Ingeniaritza; Agronomía, Biotecnología y Alimentación; Agronomia, Bioteknologia eta Elikadura; Institute on Innovation and Sustainable Development in Food Chain - ISFOODEsca represents one of the greatest threats to modern viticulture as it causes large annual economic losses. At present, there is a lack of effective strategies for disease control, so a technique capable of detecting affected vines would allow annual monitoring of disease incidence in the vineyard leading to a better crop management and decision making. This study evaluates close-range hyperspectral imaging for the detection of esca naturally infected vines. Images of 11 vines of the Tempranillo variety grown on plots in Bodegas Otazu, in Etxauri (Navarre, Spain) were acquired. A Specim IQ snapshot hyperspectral camera was used to record the images on August, 21 2023 on the field under natural light conditions. The camera has a spectral resolution of 7 nm (204 wavelengths) and a spatial resolution of 512 x 512 in the 400 ¿ 1000 nm spectral range (Vis-NIR). An individual image was acquired for each vine, of which 9 were symptomatic and 2 asymptomatic. Three classes were analysed: asymptomatic leaves of asymptomatic vines (Class 1), asymptomatic leaves of symptomatic vines (Class 2) and asymptomatic areas of symptomatic leaves of symptomatic vines (Class 3). A total of 300 pixels were randomly selected, 100 per class, for further analysis. Partial Least Square Discriminant Analysis (PLSDA) was used to classify the pixels into the three categories. An accuracy of 86% was achieved in the cross-validation dataset. Models were externally validated using an image of an asymptomatic vine and an image of a symptomatic vine. The visualisation of the images showed that the majority of the pixels of the asymptomatic vine image were classified as class 1, while most of the pixels of the symptomatic vine image were classified as either class 2 or class 3. Hence, this study demonstrated the potential of close-range HSI for the on-site detection of esca.