Browsing by Subject "Sistema de captura"

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    Sistema de captura de datos morfológicos mediante análisis de imágenes durante el crecimiento de plantas de arroz
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Arteaga Melo, Wilmer Andrés; Basante Benavides, John Sebastián; Tobón Llano, Luis Eduardo
    Durante miles de años el grano de arroz ha desempeñado un gran papel como sustento básico. Actualmente, es considerado uno de los granos más importantes dentro de la alimentación del 70 % de la población global, lo cual demanda que el incremento en la producción se triplique en los próximos 50 años. En este sentido, se han desarrollado numerosos proyectos, plataformas, instalaciones e invernaderos, en los cuales el arroz se mejora genéticamente para mejorar la producción. El mejoramiento de los granos de arroz es llamado fitomejoramiento y se realiza comúnmente a través de la biología molecular, en la cual se evalúan los rasgos observables de variedades de arroz, después de realizar modificaciones genéticas, con el fin de preveer en los cultivos un mayor rendimiento, productividad y sostenibilidad ante los estreses bióticos y abióticos, las adversidades del calentamiento global y el cambio climático. El presente trabajo de grado contempla el diseño de un sistema de captura de datos morfológicos (fenotipos estructurales) de la planta de arroz Oryza Sativa L, por medio del análisis de imágenes, durante diferentes etapas de su crecimiento. Se diseñó este sistema porque actualmente construir y mantener un laboratorio de fenotipado de alto rendimiento (HTP) conlleva un alto costo monetario, al que muchas instalaciones, instituciones o proyectos a pequeña escala no tienen la capacidad de acceder. También para mejorar los métodos convencionales o manuales que son aplicados hoy en día, ya que recopilar información de la estructura de diferentes plantas requiere tiempo, mano de obra, dedicación y paciencia, que a largo plazo pueden afectar las mediciones debido a la percepción y subjetividad. Finalmente, algunos datos obtenidos sirven de entrada a otro trabajo de grado que busca modelar computacionalmente el crecimiento de la planta de arroz. Para evaluar la efectividad del sistema de análisis de imágenes se comparó con el método tradicional o manual, a través de fenotipos estructurales como: la altura de la planta, longitud del tallo, número de hojas, elongación de las hojas, ángulos de inclinación y curvatura de las hojas. Los resultados obtenidos permitieron concluir que el sistema es preciso, puesto que se obtuvo coeficientes de determinación (R) de 0.9943 para la altura de la planta, 0.995 para la longitud del tallo y 0.9869 para la elongación de las hojas. Sin embargo, componentes como longitud de las hojas en etapa de envejecimiento foliar, ángulo y curvatura de las hojas variaron ampliamente. Los datos obtenidos presentan error relativo promedio de 5.0 % para la altura de la planta, 3.0 % para la longitud del tallo, 14 % para la elongación, 10 % para el ángulo y 11 % para la curvatura de las hojas. Los fenotipos estructurales se integraron a fenotipos temporales con los cuales se obtuvo tasas de crecimiento de la variedad de arroz F60 desde 2.96 mm/día hasta 6.40 mm/día. También se obtuvo tasa de crecimiento del tallo y tasa de elongación de las hojas.