Estimación del tamaño de manzanas mediante análisis de imágenes digitales para pronósticos de producción
Publicado en: 48 JAIIO : CAI - Congreso Argentino de AgroInformática : 279-280 (2019)
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Universidad Nacional de Salta
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| spelling | INTA226762025-06-13T11:44:32Z Estimación del tamaño de manzanas mediante análisis de imágenes digitales para pronósticos de producción Del Brio, Dolores Fernandez, Dario Eduardo Mañueco, María Lucía Montenegro, Ayelen Reeb, Pablo Daniel Agricultura de precisión Manzana Tamaño de la fruta Precision agriculture Apples Fruit size Medición automática Sensores proximales Automatic measurement Proximal sensors Publicado en: 48 JAIIO : CAI - Congreso Argentino de AgroInformática : 279-280 (2019) 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. EEA Alto Valle Fil: Del Brío, Dolores. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina Fil: Fernández, Darío Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina Fil: Mañueco, María Lucía. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina Fil: Montenegro, Ayelen. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; Argentina Fil: Reeb, Pablo Daniel. Universidad Nacional del Comahue (UNCo). Facultad de Ciencias Agrarias (FaCA); Argentina 2025-06-13T11:33:27Z 2025-06-13T11:33:27Z 2019-09 info:ar-repo/semantics/documento de conferencia info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/conferenceObject http://hdl.handle.net/20.500.12123/22676 2525-0949 spa info:eu-repo/semantics/openAccess http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) application/pdf Universidad Nacional de Salta 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 |
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