Guia de Usuario GalaxyChemFlow 20-05
La obtención de imágenes hiperespectrales es la combinación de dos tecnologías maduras: la espectroscopia y la obtención de imágenes. En esta combinación, se adquiere una imagen en las longitudes de onda visibles e infrarrojas (o infrarrojas) para especificar el espectro de longitud de onda completo...
| Autores principales: | , , , , , |
|---|---|
| Formato: | Conjunto de datos |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2025
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/10568/176392 |
| _version_ | 1855533232897916928 |
|---|---|
| author | Luna Melendez, Jorge Luis Duarte Osorio, Cristian Meghar, Karima Londoño Hernandez, Luis Fernando Arufe Vilas, Santiago Tran, Thierry Van Kin |
| author_browse | Arufe Vilas, Santiago Duarte Osorio, Cristian Londoño Hernandez, Luis Fernando Luna Melendez, Jorge Luis Meghar, Karima Tran, Thierry Van Kin |
| author_facet | Luna Melendez, Jorge Luis Duarte Osorio, Cristian Meghar, Karima Londoño Hernandez, Luis Fernando Arufe Vilas, Santiago Tran, Thierry Van Kin |
| author_sort | Luna Melendez, Jorge Luis |
| collection | Repository of Agricultural Research Outputs (CGSpace) |
| description | La obtención de imágenes hiperespectrales es la combinación de dos tecnologías maduras: la espectroscopia y la obtención de imágenes. En esta combinación, se adquiere una imagen en las longitudes de onda visibles e infrarrojas (o infrarrojas) para especificar el espectro de longitud de onda completo de una muestra en cada punto del plano de obtención de imágenes (Ngadi, et al., 2010).
Las imágenes hiperespectrales se componen de píxeles espectrales, que corresponden a una firma espectral (o espectro) de la región espacial correspondiente. Un píxel espectral es un píxel que registra todo el espectro medido del punto espacial fotografiado. Aquí, el espectro medido es característico de la capacidad de una muestra para absorber o dispersar la luz excitante (Ngadi, et al., 2010).
La gran ventaja de la obtención de imágenes hiperespectrales es la capacidad de caracterizar las propiedades químicas inherentes de una muestra. Esto se logra midiendo la respuesta espectral de la muestra, es decir, los píxeles espectrales recopilados. Por lo general, una imagen hiperespectral contiene miles de píxeles espectrales (Ngadi, et al., 2010).
Una vez procesadas las imágenes hiperespectrales, el principal producto obtenido de ellas son los datos espectrales, el uso de estos datos espectrales junto con los datos primarios obtenidos en el laboratorio a partir del análisis de la muestra y mediante el uso de diferentes herramientas podemos desarrollar un modelo de predicción de los componentes de la muestra a partir de la imagen hiperespectral; dentro de las herramientas que tenemos disponibles y de libre uso es Galaxy/ChemFlow 20.05.
Galaxy es una plataforma abierta para respaldar la investigación intensiva en datos. Galaxy es desarrollado por The Galaxy Team con el apoyo de muchos contribuyentes.
El Proyecto Galaxy cuenta con el apoyo parcial del Instituto nacional del Genóma Humano, cuyas siglas en Ingles son NHGRI, Fundacion Nacional de la Ciencia (NSF), los Institutos Huck de Ciencias de la Vida, el Instituto de Ciberciencia de Penn State y la Universidad Johns Hopkins.
Methodology:Establecer los pasos específicos para el manejo de la plataforma Galaxy/ChemFlow 20.05, utilizando datos espectrales obtenidos a partir del análisis de imágenes hiperespectrales capturadas con la cámara Hyperspectral Specim FX17, a su vez realizar curvas de calibración con datos primarios obtenidos en el laboratorio, ejecutando el modelo de calibración PLSR. |
| format | Conjunto de datos |
| id | CGSpace176392 |
| institution | CGIAR Consortium |
| language | Español |
| publishDate | 2025 |
| publishDateRange | 2025 |
| publishDateSort | 2025 |
| record_format | dspace |
| spelling | CGSpace1763922025-09-08T15:37:59Z Guia de Usuario GalaxyChemFlow 20-05 Luna Melendez, Jorge Luis Duarte Osorio, Cristian Meghar, Karima Londoño Hernandez, Luis Fernando Arufe Vilas, Santiago Tran, Thierry Van Kin cassava La obtención de imágenes hiperespectrales es la combinación de dos tecnologías maduras: la espectroscopia y la obtención de imágenes. En esta combinación, se adquiere una imagen en las longitudes de onda visibles e infrarrojas (o infrarrojas) para especificar el espectro de longitud de onda completo de una muestra en cada punto del plano de obtención de imágenes (Ngadi, et al., 2010). Las imágenes hiperespectrales se componen de píxeles espectrales, que corresponden a una firma espectral (o espectro) de la región espacial correspondiente. Un píxel espectral es un píxel que registra todo el espectro medido del punto espacial fotografiado. Aquí, el espectro medido es característico de la capacidad de una muestra para absorber o dispersar la luz excitante (Ngadi, et al., 2010). La gran ventaja de la obtención de imágenes hiperespectrales es la capacidad de caracterizar las propiedades químicas inherentes de una muestra. Esto se logra midiendo la respuesta espectral de la muestra, es decir, los píxeles espectrales recopilados. Por lo general, una imagen hiperespectral contiene miles de píxeles espectrales (Ngadi, et al., 2010). Una vez procesadas las imágenes hiperespectrales, el principal producto obtenido de ellas son los datos espectrales, el uso de estos datos espectrales junto con los datos primarios obtenidos en el laboratorio a partir del análisis de la muestra y mediante el uso de diferentes herramientas podemos desarrollar un modelo de predicción de los componentes de la muestra a partir de la imagen hiperespectral; dentro de las herramientas que tenemos disponibles y de libre uso es Galaxy/ChemFlow 20.05. Galaxy es una plataforma abierta para respaldar la investigación intensiva en datos. Galaxy es desarrollado por The Galaxy Team con el apoyo de muchos contribuyentes. El Proyecto Galaxy cuenta con el apoyo parcial del Instituto nacional del Genóma Humano, cuyas siglas en Ingles son NHGRI, Fundacion Nacional de la Ciencia (NSF), los Institutos Huck de Ciencias de la Vida, el Instituto de Ciberciencia de Penn State y la Universidad Johns Hopkins. Methodology:Establecer los pasos específicos para el manejo de la plataforma Galaxy/ChemFlow 20.05, utilizando datos espectrales obtenidos a partir del análisis de imágenes hiperespectrales capturadas con la cámara Hyperspectral Specim FX17, a su vez realizar curvas de calibración con datos primarios obtenidos en el laboratorio, ejecutando el modelo de calibración PLSR. 2025 2025-09-08T15:35:41Z 2025-09-08T15:35:41Z Dataset https://hdl.handle.net/10568/176392 es Open Access Luna Melendez, J.L.; Duarte Osorio, C.; Meghar, K.; Londoño Hernandez, L.F.; Arufe Vilas, S.; Tran, T.V.K. (2025) Guia de Usuario GalaxyChemFlow 20-05. https://doi.org/10.7910/DVN/TICHIY |
| spellingShingle | cassava Luna Melendez, Jorge Luis Duarte Osorio, Cristian Meghar, Karima Londoño Hernandez, Luis Fernando Arufe Vilas, Santiago Tran, Thierry Van Kin Guia de Usuario GalaxyChemFlow 20-05 |
| title | Guia de Usuario GalaxyChemFlow 20-05 |
| title_full | Guia de Usuario GalaxyChemFlow 20-05 |
| title_fullStr | Guia de Usuario GalaxyChemFlow 20-05 |
| title_full_unstemmed | Guia de Usuario GalaxyChemFlow 20-05 |
| title_short | Guia de Usuario GalaxyChemFlow 20-05 |
| title_sort | guia de usuario galaxychemflow 20 05 |
| topic | cassava |
| url | https://hdl.handle.net/10568/176392 |
| work_keys_str_mv | AT lunamelendezjorgeluis guiadeusuariogalaxychemflow2005 AT duarteosoriocristian guiadeusuariogalaxychemflow2005 AT megharkarima guiadeusuariogalaxychemflow2005 AT londonohernandezluisfernando guiadeusuariogalaxychemflow2005 AT arufevilassantiago guiadeusuariogalaxychemflow2005 AT tranthierryvankin guiadeusuariogalaxychemflow2005 |