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Procesamiento de imágenes digitales utilizando descriptores de forma para la identificación de deficiencias nutricionales a nivel foliar del cafeto
Beltrán Castañón, Cesar Armando
2015
Universidad Señor de Sipán
La evaluación del estado nutricional de las plantas de café se hace generalmente mediante el análisis químico del suelo o por la visualización síntomas en las hojas de las planta, hecho generalmente por los mismos agricultores basados en la experiencia, lo cual puede ser susceptible a errores. Las dificultades que presentan el proceso de evaluación del estado nutricional de las plantas de café y su importancia en la agricultura y economía nacional, crean la necesidad de la búsqueda de automatizar estos procesos. Las deficiencias nutricionales en plantas de café afectan la producción y por tanto es importante identificar en forma temprana estas deficiencias. La presente investigación se centra en identificar automáticamente deficiencias nutricionales de Boro (B), Calcio (Ca), Hierro (Fe) y Potasio (K) usando descriptores de forma y textura en imágenes de hojas de cafeto. Luego de la adquisición de imágenes de hojas de café, estas son sometidas a un proceso de segmentación utilizando el método de Otsu. A las imágenes resultantes se aplicaron los descriptores Blurred Shape Model (BSM), Square Model Shape Matrix (SMSM), Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) para la extracción de características de forma y textura. Finalmente, se implementaron los clasificadores 1-NN, Naive Bayes y Neural Network que, usando las características extraídas, los cuales permiten inferir en el tipo de deficiencia que presente en cada imagen analizada.

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