Aplicación móvil para el análisis de imágenes de raíces de alfalfa en cámaras de crecimiento

Autores
Micheletto, Matías; Zubiaga, Luciano; Reinoso, Omar Juan; Renzi Pugni, Juan Pablo
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Publicado en: JAIIO, Jornadas Argentinas de Informática Revista de la Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO), 11 (3) : 96-109 (2025)
Las cajas de crecimiento de raíces, “rizocámaras” o “rizocajas”, son preparados de laboratorio para analizar visualmente el crecimiento de raíces de plantas de distintas especies, durante las fases iniciales desde su germinación. En este trabajo, se presenta el desarrollo de una aplicación móvil para el análisis automático y caracterización de imágenes de rizocajas capturadas con cámaras digitales en laboratorio. Se abordan tres problemáticas distintas y se proponen diferentes esquemas para resolver cada una de ellas: 1) la generación procedural de imágenes artificiales para el entrenamiento y evaluación de los algoritmos propuestos, 2) el procesamiento digital de imágenes para la detección de las raíces en fotografías de rizocamaras y 3) el procesamiento morfológico de las imágenes de raíces en formato binario para la extracción de métricas de interés agronómico.
Root growth boxes, “rhizochambers” or “rhizoboxes”, are laboratory preparations used to visually analyze the root growth of plants from different species during the early stages after germination. In this work, we present the development of a mobile application for the automatic analysis and characterization of rhizobox images captured with digital cameras in the laboratory. Three different problems are addressed, and different schemes are proposed to solve each of them: 1) the procedural generation of artificial images for training and evaluating the proposed algorithms, 2) the digital image processing for detecting roots in photographs of rhizochambers, and 3) the morphological processing of binary root images to extract metrics of agronomic interest.
EEA Hilario Ascasubi
Fil: Micheletto, Matías. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto Multidisciplinario para la Investigación y el Desarrollo Productivo y Social de la Cuenca Golfo San Jorge; Argentina
Fil: Micheletto, Matías. Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco. Instituto Multidisciplinario para la Investigación y el Desarrollo Productivo y Social de la Cuenca Golfo San Jorge; Argentina
Fil: Zubiaga, Luciano. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina
Fil: Reinoso, Omar Juan. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina
Fil: Renzi Pugni, Juan Pablo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; Argentina
Fuente
54as Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (54 JAIIO), 17o Congreso Argentino de AgroInformática (CAI 2025), Ciudad de Buenos Aires, 4 al 7 de agosto de 2025
Materia
Tratamiento de Imágenes
Agricultura Digital
Raíces
Fitotrón
Image Processing
Digital Agriculture
Medicago sativa
Roots
Growth Chambers
Alfalfa
Cámaras de Crecimiento
Lucerne
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
INTA Digital (INTA)
Institución
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria
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