| Revue: | Phyton |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000326912 |
| ISSN: | 0031-9457 |
| Autores: | Martínez Corral, L1 Martínez Rubín, E2 Flores García, F1 Castellanos, G.C2 Juárez, A.R2 López, M.J.D3 |
| Instituciones: | 1Instituto Tecnológico de La Laguna, Torreón, Coahuila. México 2Instituto Tecnológico de Torreón, Torreón, Coahuila. México 3Universidad Juárez del Estado de Durango, Facultad de Agricultura y Zootecnia, Gómez Palacio, Durango. México |
| Año: | 2009 |
| Volumen: | 78 |
| Paginación: | 43-47 |
| País: | Argentina |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | El aumento en la demanda de producción de cultivo de alfalfa en la Comarca Lagunera ha propiciado la búsqueda de nuevas alternativas a los métodos convencionales de evaluación nutricional e hídrica de un alfalfar, en las que se optimicen costos y tiempo. La utilización de un sistema de visión para el reconocimiento visual computarizado del estrés hídrico y/o nutricional de un cultivo implica el análisis y procesamiento de determinadas características de color, forma y dimensiones de un objeto a partir de una imagen digital. Debido a que los parámetros de identificación se encuentran estrechamente relacionados es necesario recopilar la información de especialistas, análisis foliar, morfología matemática y fotografías de deficiencias. El objetivo de este trabajo fue desarrollar un sistema de información que sirva como herramienta de un sistema de visión para la caracterización de las deficiencias nutricionales (nitrógeno, fósforo y potasio) y el estrés hídrico del cultivo de la alfalfa, integrando todos los parámetros antes mencionados. La base de datos utiliza imágenes capturadas mediante una cámara CCD, y los resultados de las técnicas de extracción y reconocimiento de patrones configurados, en un sistema de visión previamente desarrollado. Se presenta la integración de los módulos de resultados de visión artificial y de conocimientos del experto humano en una sola base de información programada con lenguaje Visual Basic |
| Resumen en inglés | The increasing demand of alfalfa crop production in the Lagunera Region has caused the search of new alternatives to the conventional methods of nutritional and hydric evaluation of alfalfa, where costs and time are optimized. The use of a machine vision system for computerized visual recognition of the crop hydric and/or nutritional stress implies the analysis and processing of certain characteristics, such as color, shape and object dimensions from a digital image. Due to the fact that identification parameters are closely related, it is necessary to compile information from specialists, foliar analysis, mathematical morphology and alfalfa crop deficiency photographs. The goal of this work was to develop an information system that works as a database tool for nutritional (nitrogen, phosphorous, potassium) deficiency and water stress characterizations of alfalfa crops, integrating all parameters mentioned before. The database utilizes images captured by a CCD camera, and results of extraction techniques and recognition of configured patterns in a machine vision system previously developed. Integration of the artificial vision module and human expert knowledge module are presented in a single information base, programmed in Visual Basic language |
| Disciplinas: | Biología, Agrociencias |
| Palabras clave: | Fisiología vegetal, Fitotecnia, Alfalfa, Nutrición vegetal, Estrés hídrico, Sistemas de monitoreo, Visión artificial, Medicago sativa |
| Keyword: | Biology, Agricultural sciences, Plant physiology, Crop husbandry, Plant science, Alfalfa, Plant nutrition, Water stress, Monitoring systems, Artificial vision, Medicago sativa |
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