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Identificación de la presencia de oídio (Erysiphe necator) en racimos de uva mediante imágenes hiperespectrales

  • C. Pérez-Roncal [1] ; A. López-Maestresalas [1] ; C. López-Molina [1] ; D. Marín ; J. Urrestarazu [1] ; S. Arazuri [1] ; L.G. Santesteban [1] ; C. Jarén [1]
    1. [1] Universidad Pública de Navarra

      Universidad Pública de Navarra

      Pamplona, España

  • Localización: X Congreso Ibérico de Agroingeniería: Libro de actas / Francisco Javier García Ramos (ed. lit.) Árbol académico, Pablo Martín Ramos (ed. lit.) Árbol académico, 2019, ISBN 978-84-16723-79-9, págs. 1248-1254
  • Idioma: español
  • Texto completo no disponible (Saber más ...)
  • Resumen
    • El oídio es una de las enfermedades fúngicas más importantes en la vid, que afecta negativamente al rendimiento del cultivo y la calidad del producto. La infección inicial, apenas perceptible visualmente, dificulta la detección de la enfermedad en fases tempranas, y no es hasta etapas intermedias cuando se detectan los síntomas visibles. Por ello, el objetivo de este trabajo es evaluar la utilidad de la tecnología de imágenes hiperespectrales (HSI) para detectar la presencia de oídio en racimos de uva. Se recogieron 30 racimos de uva de la variedad Mazuelo, 15 racimos afectados y otros 15 libres de oídio, que se escanearon con un sistema hiperespectral sensible en el rango NIR (900-1700 nm). Las imágenes adquiridas fueron normalizadas y segmentadas, obteniendo información espectral y espacial de cada muestra. Se desarrollaron modelos discriminantes por mínimos cuadrados parciales (PLS-DA), aplicando diferentes pretratamientos espectrales, para conseguir diferenciar píxeles sanos de píxeles con oídio en los racimos. Los mejores resultados se obtuvieron aplicando la combinación de pretratamientos Suavizado, Variable Normalizada Estándar (SNV) y Centrado Medio (MC), con un porcentaje de acierto del 85,3% en la validación cruzada del modelo y una correcta clasificación e identificación de píxeles en la validación. Los resultados preliminares obtenidos sugieren la posibilidad de utilizar la tecnología HSI para la detección de oídio en racimos de uva.


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