Diagnóstico automático de infestación por Nosemiasis en abejas melíferas mediante procesado de imágenes
Autor: | Juan Pablo Prendas-Rojas, Geovanni Figueroa-Mata, Marianyela Ramírez-Montero, Rafael Ángel Calderón-Fallas, Melvin Ramírez-Bogantes, Carlos Manuel Travieso-González |
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Jazyk: | Spanish; Castilian |
Rok vydání: | 2018 |
Předmět: | |
Zdroj: | Tecnología en Marcha, Vol 31, Iss 2 (2018) |
Druh dokumentu: | article |
ISSN: | 0379-3982 2215-3241 |
DOI: | 10.18845/tm.v31i2.3621 |
Popis: | Las abejas polinizan una gran variedad de especies de plantas, incluyendo los cultivos agrícolas. Se estima que cerca del 30% del alimento consumido por la población mundial es derivado de cultivos polinizados por abejas. La infestación por Nosemiasis es una de las principales causas de la pérdida de colmenas a nivel mundial. Los métodos de laboratorio para el diagnóstico del nivel de infestación por este microsporidio son lentos, caros y demandan la presencia de un experto. Se propone un sistema automático, confiable y económico de cuantificación de infestación por Nosema, a partir del procesamiento digital de imágenes. Con el uso de técnicas de segmentación de imágenes, caracterización de objetos y conteo de formas se han reproducido la técnican de Cantwell y Hemocitómetro de manera automática. Para el conteo de esporas se implementaron tres descriptores el tamaño, la excentricidad y la circularidad, de manera tal que son invariantes a la escala y rotación de las imágenes. Se trabajó con un total de 375 fotografías agrupadas en carpetas de 5, las cuales fueron previamente etiquetadas por un experto según el nivel de infestación (muy leve, leve, moderado, semifuerte y fuerte). Con ello se alcanzó un porcentaje de diagnóstico correcto de infestación del 84%. |
Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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