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dc.date.accessioned 2021-03-22T13:55:17Z
dc.date.available 2021-03-22T13:55:17Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/115528
dc.description.abstract En este trabajo se propone una metodología para estimar área foliar (AF), basada en técnicas de procesamiento digital de imágenes usualmente utilizadas en teledetección. La metodología se evaluó para hojas de girasol. El AF y el ampliamente difundido índice de área foliar (IAF), calculado a partir del anterior, se requieren para modelar, validar y predecir un número importante de variables de interés en distintas áreas del conocimiento. Se analizan en este trabajo todas las etapas, desde la adquisición de las imágenes a los métodos de procesa-miento, así como la evaluación de la fiabilidad del método y, se diseñó, con especial detalle, una sección orientada a cuantificar adecuadamente la incertidumbre en la determinación del AF. El método propuesto es simple y robusto, las imágenes pueden adquirirse con cualquier cámara disponible y, para la estimación de superficie, pueden utilizarse una variedad de paquetes de software tanto comerciales como libres. La incerteza obtenida para la determinación del AF resultó inferior al 4% en la estimación de AF por planta. Cabe mencionar que todo el proceso se realiza a partir de las imágenes sin necesidad de datos del cultivo, climáticos, etc. Se proponen también alternativas semiautomáticas para la estimación de superficies que no presentan diferencias estadísticamente significativas con el diseño original. es
dc.format.extent 225-237 es
dc.language es es
dc.subject Área foliar es
dc.subject Clasificación digital es
dc.subject IAF es
dc.subject Girasol es
dc.subject La Pampa es
dc.title Estimación de área foliar utilizando técnicas de procesamiento de imágenes: una metodología simple, fiable y de bajo costo es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri http://49jaiio.sadio.org.ar/pdfs/cai/CAI_28.pdf es
sedici.identifier.issn 2525-0949 es
sedici.creator.person Mieza, M. Soledad es
sedici.creator.person Kovac, Federico D. es
sedici.creator.person Cravero, Walter R. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported (CC BY-NC-SA 3.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
sedici.date.exposure 2020-10
sedici.relation.event XII Congreso de AgroInformática (CAI 2020) - JAIIO 49 (Modalidad virtual) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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