Diseño y validación de un algoritmo de segmentación de imágenes digitales de tallos de candelilla (euphorbia antisyphilitica) para la estimación de índices vegetales
Tesis de licenciatura
Versión publicada
Tesina
Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro
Saltillo, Coahuila, México
"La candelilla (Euphorbia antisyphilitica) es una especie endémica del desierto chihuahuense de alto valor económico debido a la cera presente en sus tallos; sin embargo, su aprovechamiento tradicional ha provocado la sobreexplotación de sus poblaciones naturales, lo que hace necesario el desarrollo de alternativas tecnológicas para su manejo sostenible. En este contexto, el objetivo del presente estudio fue implementar un método basado en visión artificial y análisis de imágenes digitales para estimar el área visible de los tallos y generar información útil para su manejo agronómico. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo y experimental, utilizando imágenes digitales. El procedimiento incluyó la descomposición en canales RGB, la aplicación de técnicas de segmentación y el cálculo de índices de vegetación, con el fin de extraer información relacionada con el estado fisiológico y vigor de la planta. La evaluación se realizó mediante el análisis comparativo de los valores obtenidos en los distintos canales e índices. Los resultados mostraron que la segmentación permitió aislar eficazmente los tallos, facilitando la estimación de su área visible. Asimismo, los índices de vegetación derivados de RGB evidenciaron sensibilidad para detectar variaciones en el vigor vegetal. En conclusión, la visión artificial constituye una alternativa viable para el monitoreo y manejo sostenible de la candelilla, contribuyendo a su conservación y aprovechamiento sustentable"
Estudiantes
Investigadores