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Estimación del tamaño de manzanas mediante análisis de imágenes digitales para pronósticos de producción
Resumen
Estimar el rendimiento de un monte frutal de manera anticipada es muy importante para mejorar la organización y la logística de las actividades tanto en la etapa de producción, como en la de cosecha y posterior comercialización. Al momento de realizar pronósticos de producción en frutales de pepita, existen dos aspectos fundamentales que se deben considerar. Por un lado, conocer el número de frutos presentes en los árboles, y por otro lado, conocer el
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Estimar el rendimiento de un monte frutal de manera anticipada es muy importante para mejorar la organización y la logística de las actividades tanto en la etapa de producción, como en la de cosecha y posterior comercialización. Al momento de realizar pronósticos de producción en frutales de pepita, existen dos aspectos fundamentales que se deben considerar. Por un lado, conocer el número de frutos presentes en los árboles, y por otro lado, conocer el tamaño de los mismos para poder estimar su peso a cosecha. Hasta el momento, la metodología utilizada a nivel regional para recolectar esta información es el conteo manual del número de frutos, y la medición del diámetro ecuatorial de los frutos utilizando un calibre. Sin embargo, estas metodologías no siempre son precisas y requieren de mucho tiempo de medición a campo. Por ello es de gran interés comenzar a evaluar alternativas como el análisis de imágenes para realizar estas tareas.
El objetivo del presente trabajo fue evaluar una metodología de medición del tamaño de manzanas a partir de imágenes RGB, como alternativa a la medición manual.
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Autor
Del Brio, Dolores;
Fernandez, Dario Eduardo;
Mañueco, María Lucía;
Montenegro, Ayelen;
Reeb, Pablo Daniel;
Descripción
Publicado en: 48 JAIIO : CAI - Congreso Argentino de AgroInformática : 279-280 (2019)
Fuente
XI Congreso Argentino de AgroInformática (CAI-2019). 48 Jornadas Argentinas de Informática e Investigación Operativa (JAIIO). Universidad Nacional de Salta. Salta, 6 al 20 de septiembre de 2019
Fecha
2019-09
Editorial
Universidad Nacional de Salta
ISSN
2525-0949
Formato
pdf
Tipo de documento
documento de conferencia
Palabras Claves
Derechos de acceso
Abierto
