Aplicación de imágenes hiperespectrales en campo para la detección de yesca y deficiencia en magnesio en vid
| dc.contributor.advisorTFE | Arazuri Garín, Silvia | |
| dc.contributor.affiliation | Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y Biociencias | es_ES |
| dc.contributor.affiliation | Nekazaritzako Ingeniaritzako eta Biozientzietako Goi Mailako Eskola Teknikoa | eu |
| dc.contributor.author | Ruiz de Gauna González, Jon | |
| dc.date.accessioned | 2024-08-30T08:12:32Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.date.updated | 2024-08-30T07:55:13Z | |
| dc.description.abstract | El presente trabajo persigue el objetivo de desarrollar un protocolo para poder detectar, en condiciones de campo, síntomas pre-visuales de yesca y deficiencia en magnesio en vid, mediante la aplicación de imágenes hiperespectrales. En el caso de la yesca, esta es una enfermedad destructiva del tronco, causada por hongos ascomicetos (Phaeomoniella chlamydospora y Phaeoacremonium mínimum) y basidiomicetos (Fomitiporia mediterránea). La deficiencia en magnesio corresponde a un desorden generado por la escasez en uno de los macronutrientes esenciales. De esta manera, se realizó la toma de imágenes en cepas de la variedad Tempranillo. Posteriormente, se efectuó una selección de píxeles y una aplicación de análisis PLS-DA, obteniendo modelos con aciertos que varían entre el 70 % y 100 % y que presentan rendimientos adecuados en la validación. A partir de estos resultados se han propuesto mejoras en el muestreo y la posibilidad de completar el ensayo con análisis bioquímicos de laboratorio. | es_ES |
| dc.description.abstract | The aim of this work is to develop a protocol to detect, under field conditions, pre-visual symptoms of esca and magnesium deficiency in grapevine, by means of hyperspectral imaging. In the case of esca, this is a destructive trunk disease, caused by ascomycete fungi (Phaeomoniella chlamydospora and Phaeoacremonium mínimum) and basidiomycetes (Fomitiporia mediterranea). Magnesium deficiency corresponds to a disorder generated by a lack of one of the essential macronutrients. Thus, images of vines corresponding to the Tempranillo variety were taken. Subsequently, a selection of pixels and an application of PLS-DA analysis were carried out, obtaining models with accuracies varying between 70 % and 100 %, also presenting adequate yields in the validation. Based on these results improvements in sampling and the possibility of completing the test with biochemical laboratory analysis have been proposed. | en |
| dc.description.degree | Máster Universitario en Ingeniería Agronómica por la Universidad Pública de Navarra | es_ES |
| dc.description.degree | Nekazaritza Ingeniaritzako Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoan | eu |
| dc.description.sponsorship | Proyecto de investigación TED2021-130364B-I00 Nuevas Tecnologías para Mejorar la Gestión de los Viñedos, Detección Precoz No Invasiva de Enfermedades de la Madera. | es_ES |
| dc.embargo.inicio | 2024-08-30 | |
| dc.embargo.lift | 2029-03-01 | |
| dc.embargo.terms | 2029-03-01 | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | en |
| dc.identifier.uri | https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/51503 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/TED2021-130364B-I00 | |
| dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | |
| dc.subject | Vid | es_ES |
| dc.subject | Yesca | es_ES |
| dc.subject | Deficiencia en magnesio | es_ES |
| dc.subject | HSI | es_ES |
| dc.subject | PLS-DA | es_ES |
| dc.subject | Vine | en |
| dc.subject | Grapevine | en |
| dc.subject | Esca | en |
| dc.subject | Magnesium deficiency | en |
| dc.subject | HSI | en |
| dc.subject | PLS-DA | en |
| dc.title | Aplicación de imágenes hiperespectrales en campo para la detección de yesca y deficiencia en magnesio en vid | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| relation.isAdvisorTFEOfPublication | 71b05622-8efe-4896-aece-d33f9e5c246c | |
| relation.isAdvisorTFEOfPublication.latestForDiscovery | 71b05622-8efe-4896-aece-d33f9e5c246c |