Umbralización óptima para la clasificación del crecimiento de plantas de frijol

Joel Artemio Morales-Viscaya, Adán Antonio Alonso-Ramírez, Alejandro Israel Barranco-Gutiérrez
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Abstract

Los sistemas para automatizar el monitoreo de cultivos pueden servir para reducir costos, incrementar la productividad y mejorar la calidad de las cosechas al crear las condiciones ambientales necesarias para cada etapa. En este trabajo se presenta un método para la clasificación de las fases de crecimiento de plantas de frijol en su etapa vegetativa. Se propone una clasificación basada en el área y dispersión de los píxeles tras una segmentación RGB óptima de las imágenes de las plantas de frijol en un ambiente controlado. Para llevar a cabo esta investigación, se utilizó una base de datos desarrollada en 2019 en el Tecnológico Nacional de México campus Celaya después de monitorear veinte plantas de frijol desde su etapa de germinación hasta la etapa de primera hoja trifoliada. Se comprueba la efectividad de la propuesta al obtener una segmentación adecuada de las plantas en las imágenes que permite identificar los estados vegetativos con un error menor al reportado en otros trabajos.
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自动化作物监测系统可以通过为每个阶段创造必要的环境条件来降低成本、提高生产力和提高作物质量。因此,我们提出了一种对大豆营养阶段生长阶段进行分类的方法。本文提出了一种基于像素面积和色散的分类方法,在受控环境下对豆子图像进行最优RGB分割。为了进行这项研究,我们使用了2019年在tecnologico Nacional de mexico campus Celaya开发的一个数据库,该数据库对20株豆子从萌发阶段到第一三叶阶段进行了监测。本研究的目的是确定植物的营养状态,并对其进行分类,以确定植物的营养状态。
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