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Una aplicación de la visión artificial en fitopatología de ornamentales

Poco a poco y cada vez con mayor velocidad, aparecen desarrollos de tecnologías para el agro que utilizan la visión artificial; es decir, mediante cámaras cuyas imágenes son analizadas empleando software específicos. El objetivo final del desarrollo de tecnologías de visión artificial es que del análisis de imágenes se emitan a robots automáticamente -sin la participación de un humano- determinadas órdenes de “hacer” o de “no hacer”.

Por ejemplo, se configura un software para interpretar imágenes de una cierta maleza y al acoplar la tecnología de visión artificial a un equipo pulverizador de herbicidas (cámaras más computadora y software), se busca que la pulverizadora active la expulsión del líquido controlador de la maleza cuando el equipo de visión artificial la detecta. De esta manera se economiza producto herbicida, con los consecuentes beneficios en la rentabilidad del productor y en el medio ambiente.

En la misma orientación y en forma inversa a lo anterior, para la aplicación de, por ejemplo, insecticidas o fungicidas se podría programar al software para detectar las plantas útiles (olivos, naranjos, maíz, etc.) y que el equipo pulverizador active la pulverización del insecticida o del fungicida ante una de esta plantas.

Para el caso de fitosanitarios erradicantes que actúan directamente contra una plaga, tal vez la situación óptima de máxima sería que el líquido pulverizador rocíe las plantas útiles únicamente cuando las mismas están siendo atacadas por dicha plaga objetivo. Posiblemente esta alternativa de extremadamente mínimo rociado del pulverizado no tenga aplicación práctica, pero la programación de la visión artificial para detección de una determinada plaga o enfermedad puede ser una herramienta útil para ubicar las áreas de los lotes de cultivo donde es conveniente aplicar el productor de control.

Aquí les acercamos un artículo sobre el desarrollo de una aplicación de visión artificial que busca contribuir a la automatización de los trabajos en plantas ornamentales de invernaderos. Se ha desarrollado un sistema para detectar en rosales la enfermedad conocida como “cenicilla”, causada por el hongo Sphaerotheca pannosa: se identifican y se cuantifican automáticamente los síntomas visuales de la enfermedad.

Lo cual permitirá plantear con precisión estrategias de control de la enfermedad y es el punto inicial para el desarrollo de robots que suplanten al humano en la tarea de decidir dónde aplicar el fungicida.

Detección de cenicilla en rosa usando procesamiento de imágenes por computadora

Autores: Noé Velázquez-López (1); Yutaka Sasaki (2); Kazuhiro Nakano (3); José M.Mejía-Muñoz (4) ; Eugenio Romanchik Kriuchkova (5)
(1) Graduate School of Agriculture, Tokyo University of Agriculture, Tokyo, Japón.
(2) Faculty of Regional Environment Science, Tokyo University of Agriculture, Tokyo, Japón.
(3) Graduate School of Science and Technology, Niigata University, Niigata, Japón.
(4) Departamento de Fitotecnia, Universidad Autónoma Chapingo, Chapingo, Estado de México. México
(5) Departamento de Ingeniería Mecánica Agrícola, Universidad Autónoma Chapingo, Chapingo, Estado de México. México
Artículo publicado en la Revista Chapingo. Serie Horticultura, vol. 17, núm. 2, mayo-agosto, 2011.

Los investigadores utilizaron la librería de fuente abierta Open CV para visión por computadora, que se encuentra escrita en lenguaje C y C++, removiendo en las imágenes objetos blancos que confunden (“ruido”), anulando el reflejo de la luz y ajustando la distancia desde imágenes cercanas (10cm) hasta llegar a poder detectar la cenicilla con imágenes más lejanas (50cm). Para estas imágenes tomadas a mayor distancia fue necesario aplicar la “detección activa”, que consiste en interpretar imágenes de las hojas posiblemente infectadas desde diferentes ángulos y direcciones.

Diagnóstico de la antracnosis del mango

La antracnosis es una de las principales enfermedades del cultivo del mango y su agente causal es el hongo Colletotrichum gloeosporioides.

A simple vista se observan manchas negras en frutos, tallos y hojas jóvenes, y si bien no afecta la calidad de la pulpa comestible de los frutos, los mismos se pueden convertir en comercialmente inaptos según la gravedad de la afectación y el destino de venta.

El hongo ya se encuentra en la etapa de floración, pero se lo evidencia durante la madurez de los frutos, al alcanzar estos una concentración de azúcares libres apropiada para el desarrollo del hongo.

En México, se ha estimado que las pérdidas postcosecha por antracnosis oscilan entre el 30% y el 60% de la producción nacional.

Para optimizar el diagnóstico de la enfermedad, un grupo de investigadores mexicanos desarrollo un equipo basado en imágenes que evalúa en forma objetiva, cuantitativa y detallada la evolución de los síntomas de la antracnosis.

El equipo de probó en condiciones de campo y su efectividad permitió generar una estrategia de uso de biofungicidas de acuerdo al nivel de los síntomas y avance de la enfermedad.

La técnica implementada permite graficar la totalidad de la cáscara del fruto en una sola imagen digital y luego se mide el área total infectada. El fruto es colocado en un soporte frente a una cámara digital y es rotado hasta completar un giro completo, tomándose 360 imágenes de cada fruto, una por grado rotado. Las imágenes se almacena y procesan mediante un software específico, el cual permite posteriormente generar una cartogarfía precisa de la piel del fruto.

El programa de computación permite medir y comparar estadísticamente las manchas posibilitando que el diagnóstico sea cuantitativamente objetivo. Es decir, se ha eliminado la subjetividad del diagnóstico visual que realiza una persona, el que depende fundamentalmente de la experiencia de la misma.

Una nueva herramienta para la caracterización precisa y cuantitativa de la antracnosis del mango, de utilidad para fitopatólogos, productores y exportadores

Autores: Gabriel Corkidi Blanco (1) y otros.
(1) Investigador Titular del Instituto de Biotecnología de la UNAM (Cuernavaca, Mor., México) e Investigador Nacional Nivel II. Coordina el Laboratorio de Imágenes y Visión por Computadora de dicho Instituto.
Publicado en la Revista Claridades Agropecuarias, Nº 198, 2010, México

Enfermedades del maíz y del girasol

Syngenta ha publicado dos trabajos de la Ing. Margarita Sillon, fitopatóloga, Directora de Proyectos de Investigación de la Universidad Nacional del Litoral, Coordinadora del Programa de Cultivos de Agricultores Federados Argentinos Zona Norte, Evaluadora de ensayos de manejo de Grupos CREA y AAPRESID, Directora del Centro Experimental para Estudios de Sanidad de Cultivos de Esperanza.

1.- Enfermedades del maíz – Ciclo 2007/2008.
Se realiza una caracterización de lo ocurrido en esta última temporada en la sanidad del maíz: roya sureña (Puccinia polysora), roya común (Puccinia sorghi), enfermedades de fin de ciclo (tizón, antracnosis, mancha gris, mancha en ojo, carbón).

2.- Caracterización de la sanidad de los cultivos de girasol del área noreste del país y resultados del control con productos Syngenta ciclo 2007/2008.
Comentarios sobre Alternaria helianthi, roya blanca por Albugo tragopogonis, Puccinia helianthi, Phoma macdonaldi, Verticillium dalhiae, Plamopara hastedii.

Esta publicación se entrega gratis escribiendo a agro.soluciones@syngenta.com
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