dc.description.abstract | El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar una herramienta basada en
aprendizaje automático que permita la estimación del estado de nitrógeno en las
hojas de un cultivo de gulupa usando imágenes RGB y multiespectrales, para lo
cual se llevó a cabo una metodología que incluye la toma de muestras, captura de
imágenes con ayuda de una caja oscura y la cámara multiespectral Parrot Sequoia
que entrega cinco imágenes, cuatro de ellas multiespectrales (rojo, verde, infrarrojo
cercano y borde rojo) y una RGB, se llevaron las muestras al laboratorio para que
su porcentaje de nitrógeno fuera evaluado por medio del método Kjeldahl. La
extracción de características de las muestras se realizó con ayuda de la biblioteca
OpenCV implementada en el lenguaje de programación Python, se usaron técnicas
de segmentación que permitieron conocer los datos únicamente del objeto interés,
es decir, de la hoja. Esta segmentación fue útil para hallar los promedios de los
índices de vegetación NDVI, GNDVI y OSAVI. También se extrajo características
de textura de las cuatro imágenes multiespectrales generadas por la cámara.
Se implementaron algoritmos de aprendizaje automático que provee la biblioteca
sklearn, y se utilizó el conjunto de datos obtenidos en la extracción de
características para lograr la predicción entre dos clases, que fueron asignadas
como dos rangos de porcentajes de nitrógeno, con base en los resultados de las
pruebas químicas.
The present work aims to develop a tool based on machine learning that allows the
estimation of the nitrogen status in the leaves of a gulupa crop using RGB and
multispectral images, for which a methodology was carried out that includes taking
samples. , capturing images with the help of a dark box and the Parrot Sequoia
multispectral camera that delivers five images, four of them multispectral (red,
green, near infrared and Red Edge) and one RGB, the samples were taken to the
laboratory so that their percentage nitrogen was evaluated by means of the Kjeldahl
method. The extraction of characteristics of the samples was carried out with the
help of the OpenCV library implemented in the Python programming language,
segmentation techniques were used that allowed knowing the data only of the object
of interest, that is, of the sheet. This segmentation was useful to find the averages
of the vegetation indices NDVI, GNDVI and OSAVI. Texture features were also
extracted from the four multispectral images generated by the camera. \
Machine learning algorithms provided by the sklearn library were implemented, and
the data set obtained in the extraction of characteristics was used to achieve the
prediction between two classes, which were assigned as two ranges of nitrogen
percentages, based on in chemical test results. | spa |