Resumen:
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[EN] A crop monitoring system was developed for monitor organic fertilization status of tomato plants at early stages. An automatic and nondestructive approach was used to analyze tomato plants with different levels of ...[+]
[EN] A crop monitoring system was developed for monitor organic fertilization status of tomato plants at early stages. An automatic and nondestructive approach was used to analyze tomato plants with different levels of water-soluble organic fertilizer (3+5 NK) and vermicompost. The evaluation system was composed by a multispectral camera with five lenses: green (550nm), red (660nm), red edge (735nm), near infrared (790nm) + 16MP RGB and a computational image processing system. The water-soluble fertilizer was applied weekly in four different treatments: (T0: 0 ml, T1: 6.25 ml, T2: 12.5 ml and T3: 25 ml) and the vermicompost was added in the 1st (T0: 0ml; T1: 75 ml; T2:150ml; T3: 300 ml) and in the 5th week (T0: 0ml; T1: 237,5 ml; T2:475ml; T3: 950 ml). The trial was conducted in a greenhouse and 192 images were taken with each lens. An plant segmentation algorithm was developed and several vegetation indexes were calculated: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI), Red-Edge Normalized Difference Vegetation Index (RENDVI), Nonlinear Vegetation Index (NLI), Optimized Soil Adjusted Vegetation Index (OSAVI), Green Ratio Vegetation Index (GRVI), Simple Ratio (SR), Modified Simple Ratio (MSR), Structure Intensive Pigment Index 2 (SPI2) and Leaf Chlorophyll Index (LCI). Multiple morphological features were obtained through image processing and the results were compared between treatments using Tukey¿s HSD test with 1% of probability. The morphological features such as, Area, Filled Area, Convex Area, Perimeter, Major Axis Length, Minor Axis Length and Equivalent Diameter revealed to be feasible to distinguish between the control and the organic fertilized plants despite the vegetation indexes. The system was developed in order to be assembled in a precision organic fertilization robotic platform.
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[ES] Se ha desarrollado un sistema de monitoreo de cultivos para supervisar el estado
nutricional de las plantas de tomate en las primeras etapas de desarrollo. Se utilizó un
enfoque automático y no destructivo para ...[+]
[ES] Se ha desarrollado un sistema de monitoreo de cultivos para supervisar el estado
nutricional de las plantas de tomate en las primeras etapas de desarrollo. Se utilizó un
enfoque automático y no destructivo para analizar las plantas de tomate con diferentes
niveles de fertilizante orgánico soluble en agua (3 + 5 NK) y humus de lombriz. El
sistema de evaluación estaba compuesto por una cámara multiespectral con cinco
lentes: verde (550nm), rojo (660nm), borde rojo (735nm), infrarrojo cercano (790nm) +
16MP RGB y un sistema de procesamiento de imágenes computacional. El fertilizante
soluble se aplicó semanalmente en cuatro tratamientos diferentes: (T0: 0 ml, T1: 6.25
ml, T2: 12.5 ml y T3: 25 ml) y el vermicompost se añadió en la primera (T0: 0 ml; ml, T2:
150 ml, T3: 300 ml) y en la quinta semana (T0: 0 ml, T1: 237.5 ml, T2: 475 ml, T3: 950
ml). El ensayo se realizó en invernadero y se tomaron 192 imágenes con cada lente. Se
desarrolló un algoritmo de segmentación y múltiples índices de vegetación fueron
calculados: Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), Índice de
Vegetación de Diferencia Normalizada Verde (GNDVI), Índice de Vegetación de
Diferencia Normalizada de Borde Rojo (RENDVI), Índice de Vegetación No Lineal (NLI),
Índice de Vegetación Ajustado y Optimizado para el Suelo (OSAVI), Índice de
Vegetación de Proporción Verde (GRVI), Proporción Simple (SR), Proporción Simple
Modificada (MSR), Índice de Pigmento Intensivo de Estructura 2 (SPI2) e Índice de
Clorofila de la Hoja (LCI). Adicionalmente al cálculo de índices, se obtuvieron múltiples
características morfológicas a través del procesamiento de imágenes y los resultados
se compararon entre los tratamientos utilizando la prueba HSD de Tukey con un 1% de
probabilidad. Las características morfológicas tales como: Área, Área rellena, Área
convexa, Perímetro, Longitud del eje mayor, Longitud del eje menor y Diámetro
Equivalente se revelaron más útiles para distinguir entre el control y las plantas
fertilizadas orgánicamente que los índices de vegetación. El sistema fue desarrollado
para ser ensamblado en una plataforma robótica de fertilización orgánica de precisión.
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