Identificación de anomalías en hojas de palto Hass usando procesamiento de imágenes térmicas y RGB obtenidas a nivel foliar y de parcela

• Autor: Rivadeneyra Bustamante, Bruno Daniel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/26882
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/26882
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Imágenes térmicas; RGB; SVM; SVM-OVA; Ipca; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.06.01

Entre los principales productos agrícolas de exportación del Perú se encuentra la Persea americana (palta) no obstante, la aparición de las plagas y las deficiencias provocan una disminución en el rendimiento del cultivo. Por ello, se ha estudiado la detección de características visuales anómalas para imágenes térmicas y multiespectrales de los paltos a nivel foliar y de parcela. En el presente trabajo se propone un método para la detección de dichas anomalías a través del procesamiento de imágenes térmicas y RGB adquiridas mediante el uso de una cámara termográfica. En los resultados obtenidos a nivel foliar, se diseña un modelo de clasificación SVM con una precisión promedio de 82.67% en diez experimentos realizados con un conjunto reducido de imágenes. A nivel de parcela, se diseña un modelo SVM-OVA, del cual se obtiene una baja precisión del 25.34%, sin embargo, se propone una mejor estimación de la métrica de color Ipca además de considerar alturas fijas pero arbitrarias para la adquisición de las imágenes. Finalmente, se elabora una guía de procedimientos para la adquisición de imágenes térmicas y RGB de la hoja y la copa del palto Hass tomando en cuenta las características principales del instrumento de medición (cámara termográfica), así como, las experiencias de su uso y manejo en campo a lo largo de todas las jornadas de trabajo.