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La identificación de diferentes anomalías en cultivos agrícolas usando procesamiento de imágenes, ha demostrado cada vez más su efectividad, contrario con los métodos de ejecución tradicionales, los cuales arrancan los folíolos y frutos de la planta, para realizar el estudio. En este trabajo se presentan los resultados del desarrollo e validación de un algoritmo, que permita realizar monitoreo de incidencia en cultivos de fresa (Fragaria x ananassa), capaz de dar una primera aproximación para distinguir senescencia y daños mecánicos en sus foliolos, implementando una metodología indirecta (no destructiva). Las técnicas de procesamiento de imágenes implementadas incluyen Suavizado, Erosión, Dilatación, Detección de Contornos, Correspondencia de Patrones, Umbralización, entre otros. Los resultados obtenidos se visualizaron en una aplicación desarrollada en C# usando la librería Emgu CV, mostrando al usuario un diagnóstico de la planta de estudio. Se concluye que es posible ofrecer un servicio de monitoreo preliminar de incidencia usando este algoritmo, ahorrando tiempo para productores e investigadores que requieran una primera aproximación del estado del cultivo, con la posibilidad de ejecutarse tanto en computadores e robots aéreos (drones) para hacer más eficiente esta tarea. |
