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    Aplicación de imágenes hiperespectrales (HSI-NIR) para la determinación de estrés hídrico en hojas de patata

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    TFM2022_MUIA_GorriaGarde.pdf (1.007Mb)
    Date
    2022
    Author
    Gorria Garde, Kalen 
    Advisor
    Arazuri Garín, Silvia 
    López Maestresalas, Ainara 
    Version
    Acceso embargado 5 años / 5 urteko bahitura
    Type
    Trabajo Fin de Máster/Master Amaierako Lana
    Impact
     
     nodoi-noplumx
     
     
     
     
     
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    Abstract
    En el presente trabajo se ha evaluado el potencial de la tecnología HSI para identificar condiciones de estrés hídrico en el cultivo de patata. Esta tecnología permite conocer propiedades invisibles al ojo humano como puede ser el estado de irrigación de un cultivo en cada momento de su ciclo, evitando así condiciones que afecten a su producción. El material vegetal que se utilizó para este estud ... [++]
    En el presente trabajo se ha evaluado el potencial de la tecnología HSI para identificar condiciones de estrés hídrico en el cultivo de patata. Esta tecnología permite conocer propiedades invisibles al ojo humano como puede ser el estado de irrigación de un cultivo en cada momento de su ciclo, evitando así condiciones que afecten a su producción. El material vegetal que se utilizó para este estudio fueron 240 hojas de patata de 6 variedades diferentes procedentes de una finca experimental de Arkaute (Álava) perteneciente al Instituto Vasco de Investigación y Desarrollo Agrario (NEIKER). Las imágenes hiperespectrales se tomaron en el rango 900-1700 nm y tras el procesado de estas se utilizó la herramienta PLS-Toolbox del programa MATLAB con el método supervisado PLS-DA para su análisis estadístico. El 80% del total de las muestras se utilizó para la calibración del modelo y el 20% restante para la validación externa. Los resultados mostraron que el modelo de calibración con mayor porcentaje de muestras correctamente clasificadas en la clase “control” y “estrés hídrico” no coincidía con el de validación externa, lo que significa que le modelo no era capaz de distinguir de forma clara la clase a la que pertenecía cada muestra. A través de la imagen química de las muestras se comprobó que apenas había diferencias entre las hojas de ambas clases, indicando que la diferencia entre tratamientos no es tan perceptible y se deba más a cada variedad, siendo algunas más resistentes que otras a condiciones de estrés hídrico. [--]
     
    In the present work, has been evaluated the potential of HSI technology to identify water stress conditions in potato crops. This technology allows knowing properties invisible to the human eye, such as the irrigation status of a crop at each moment of its cycle, avoiding conditions that affect its production. The vegetal material used for this study was 240 potato leaves of 6 different varietie ... [++]
    In the present work, has been evaluated the potential of HSI technology to identify water stress conditions in potato crops. This technology allows knowing properties invisible to the human eye, such as the irrigation status of a crop at each moment of its cycle, avoiding conditions that affect its production. The vegetal material used for this study was 240 potato leaves of 6 different varieties from an experimental farm in Arkaute (Álava) belonging to the Basque Institute for Agricultural Research and Development (NEIKER). The hyperspectral images were taken in the 900-1700 nm range and after processing them, the PLS-Toolbox tool of the MATLAB program was used with the supervised PLSDA method for statistical analysis. 80% of the total samples were used for model calibration and the remaining 20% for external validation. The results showed that the calibration model with the highest percentage of samples correctly classified in the "control" and "water stress" class did not coincide with the external validation model, which means that the model was not capable of clearly distinguishing the class to which each sample belonged. Through the chemical image of the samples, it was found that there were hardly any differences between the leaves of both classes, indicating that the difference between treatments is not so perceptible and is due more to each variety, some being more resistant than others to water stress conditions. [--]
     
    Subject
    Imágenes hiperespectrales, Patatas, PLS-DA, Estrés hídrico, Cambio climático, Hyperspectral images, Potatoes, PLS-DA, Water stress, Climate change
     
    Degree
    Máster Universitario en Ingeniería Agronómica por la Universidad Pública de Navarra / Nekazaritza Ingeniaritzako Unibertsitate Masterra Nafarroako Unibertsitate Publikoan
     
    URI
    https://hdl.handle.net/2454/42529
    Appears in Collections
    • Trabajos Fin de Máster ETSIA - NIGMET Master Amaierako Lanak [243]
    • Trabajos Fin de Máster - Master Amaierako Lanak [1635]
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