Implementación de un sistema capaz de facilitar la identificación del cambio de color en la hoja de gulupa conforme a la presencia o ausencia de nitrógeno mediante el procesamiento de imágenes RGB.

Abstract

El cultivo de las pasifloras en Colombia es de gran importancia y representan un importante renglón en el sector frutícola, y, considerando la gran diversidad de especies que presentan, permite suponer que posee grandes posibilidades en el mercado nacional e internacional. El cultivo de gulupa ha crecido en los últimos años, sin embargo aún no hay un estudio exacto que prediga los requerimientos nutricionales para la especie, en consecuencia se emplean fertilizantes de síntesis química u orgánica de manera inadecuada, lo que puede generar intoxicación de las plantas, desperdicio del producto, incremento de costos, pérdida de la cosecha y efectos detrimentales sobre la calidad biológica del suelo\cite{Dia11}. En la actualidad existe información limitada acerca de técnicas o métodos para el análisis de deficiencia nutricional en cultivos de gulupa. El principal aporte del proyecto, es la investigación, contextualización y estudio de una técnica o método capaz de facilitar la identificación del cambio de color en la hoja de gulupa conforme a la presencia o ausencia de nitrógeno, debido a que este es uno de los macro elementos más importantes en el desarrollo físico de la planta. Las técnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones surgen como una posible solución para este problema. El procedimiento llevado a cabo, es la toma de imágenes de hojas del cultivo de gulupa mediante una cámara multiespectral Sequoia +, esto se hace de una manera invasiva, es decir, quitando la hoja de la planta para luego mediante un sistema de visión artificial procesar la imagen y extraer las características e información de mayor interés. Como resultado final se obtienen las características deseadas de la hoja.

The cultivation of passionflowers in Colombia is of great importance and represents an important change in the fruit sector, and, representing the great diversity of species they present, allows us to suppose that it has great possibilities in the national and international market. The cultivation of gulupa has grown in recent years, however, there are still no studies of the nutritional requirements for the species, therefore chemical or organic synthetic fertilizers are used improperly, which can lead to plant poisoning, waste of the product, cost increase, crop loss and detrimental effects on the biological quality of the soil\cite{Dia11}. Currently, there is very little information on techniques or methods for the analysis of nutritional deficiency in gulupa crops. The main contribution of the project is the research, contextualization, and study of a technique or method capable of analyzing the characteristics of the plant's leaf in order to estimate the nitrogen status since it is one of the most important macro elements in the physical development of the plant. Image processing and pattern recognition techniques emerge as a possible solution to this problem.