Análisis de imágenes para detectar Cuscuta spp
Profesora investigadora de la UPT
Las hierbas invasoras en los campos agrícolas causan problemas que afectan la calidad del producto y aumento en los costos de su producción. El objetivo del manejo de malezas en los cultivos es controlar las especies invasoras para reducir su impacto económico.
La Cuscuta spp es una planta herbácea y parásita, que se encuentra en la lista de hierbas nocivas e invasoras en diferentes países, la cual que se caracteriza por presentar tallos muy delgados en forma de hilos amarillos o anaranjados enroscándose en las plantas afectadas para obtener agua y nutrientes para sobrevivir.
El Centro para la Biociencia Agrícola Internacional (CABI) informa que las especies afectadas son leguminosas, árboles, alfalfa, frijol, soya, arándano, zanahoria, cítricos y tomate.
Este tipo de maleza es uno de los principales factores limitantes en el campo productivo y es por ello que el Laboratorio de Inteligencia Artificial (IA) de la Universidad Politécnica de Tulancingo trabaja en la detección de hierbas invasoras, ya que es una tarea difícil y es necesario identificar tempranamente para evitar su propagación. Los agricultores realizan la identificación a través de la observación directa en las diferentes etapas de sus cultivos hasta donde la expansión es visible para el ojo humano.
La identificación de la maleza requiere mucho trabajo y tiempo, es por ello que se pretende diseñar alternativas tecnológicas para la identificación temprana de cultivos infectados.
En la actualidad, las técnicas de visión por computadora resuelven problemas relacionados con la agricultura mediante monitoreo con diferentes sensores.
El Laboratorio IA realiza experimentos en cultivos de chiles pimiento en un área de 1.4 hectáreas, el estudio se realizó en cuatro misiones separadas durante tres semanas para identificar la evolución de Cuscuta spp.
El proyecto ayuda a los agricultores a acceder a tecnologías y así promover sistemas inteligentes de monitoreo aéreo para tener una visión general del cultivo infectado.
El desarrollo de la propuesta se realizó en el municipio de Tezontepec de Aldama, perteneciente al Valle del Mezquital en el Estado de Hidalgo, México. Se recolectaron cuatro conjuntos de datos del campo con aproximadamente 244 imágenes capturadas con un dron.
Las imágenes fueron analizadas por medio de redes neuronales para la segmentación de la Cuscuta spp. y monitorear su crecimiento.
La investigación busca colaborar con diferentes instituciones para realizar trabajos relacionados con agricultura de precisión (AP), la cual se emplea para analizar la variación en cultivos por medio de tecnología como uso de satélites, sensores, procesamiento de imágenes, técnicas de IA, con el objetivo de mejorar la productividad agrícola.
La AP consta de tres etapas: recolección y análisis de datos e implementación, donde el productor cultivará de acuerdo con las recomendaciones realizadas por los expertos encargados del análisis de información.
Actualmente, el laboratorio trabaja en el desarrollo de equipo para la captura de imágenes aéreas digitales de bajo costo y la implementación de diferentes sensores para la toma de decisiones mediante técnicas modernas de inteligencia artificial.
El análisis realizado pretende aplicar a otro tipo de plagas que se presentan en el estado de Hidalgo para implementar nuevas tecnologías en monitoreo de plagas.
Buscan colaborar con diferentes instituciones para realizar trabajos relacionados con AP