Caracterización morfológica y térmica de plantas de arroz usando campos de luz y espectro infrarrojo
| dc.contributor.advisor | Hernán Darío Benítez Restrepo | spa |
| dc.contributor.author | Brayan Ricardo Jurado Getial | spa |
| dc.date.accessioned | 2023-01-30T18:39:19Z | spa |
| dc.date.accessioned | 2024-02-03T06:14:08Z | |
| dc.date.available | 2023-01-30T18:39:19Z | spa |
| dc.date.available | 2024-02-03T06:14:08Z | |
| dc.date.issued | 2023 | spa |
| dc.description.abstract | El objetivo principal de este proyecto es evaluar la respuesta de las plantas de arroz a las altas temperaturas nocturnas y desarrollar herramientas que permitan la caracterización fenotípica y térmica de las plantas de forma automática. Esto desempeña un papel importante en la evaluación del estado de las plantas, así como en la selección de especies eficientes y robustas frente a condiciones ambientales y respetuosas con el medio ambiente. Para la caracterización morfológica de las plantas, se estableció un protocolo de calibración y captura de imágenes de campo de luz utilizando la cámara Raytrix 42. Una cámara plenóptica especializada en capturar información adicional sobre la dirección de la luz del objeto, lo que permite obtener una imagen 3D en diferentes formatos. Por otra parte, para la caracterización térmica, se capturó información sobre la respuesta de las plantas de arroz a las altas temperaturas nocturnas mediante el uso de cámaras infrarrojas en un experimento de estrés térmico llevado a cabo en el CIAT. Con las imágenes obtenidas, se extrajeron datos de temperatura de las panículas de las variedades evaluadas. Asimismo, se desarrolló un algoritmo basado en PointNet para la segmentación de la nube de puntos obtenida, lo que permitió calcular variables como el número de hojas, la longitud de la vaina y el ángulo axial de las hojas. Estos cálculos se realizaron utilizando diversos métodos de teoría de grafos y análisis de clusters. Cabe destacar que el efecto del incremento de la temperatura sobre las panículas de arroz ha sido principalmente estudiado durante el día, por lo que se espera contribuir al conocimiento científico al investigar el efecto de las altas temperaturas nocturnas. Los resultados obtenidos en la caracterización de la respuesta de las plantas a las altas temperaturas validaron la relación entre la variedad y su resistencia a estas condiciones. Además, los protocolos utilizados y el diseño experimental se establecieron como referencia para los siguientes experimentos en el campo. Por otro lado, los resultados obtenidos en la extracción de variables morfológicas mediante la reconstrucción 3D de las plantas de arroz permitieron identificar las limitaciones de los algoritmos desarrollados. El análisis de estos resultados también ayudó a determinar las condiciones en las que los algoritmos demostraron mayor confiabilidad. Adicionalmente, nuestro trabajo generó un repositorio Github de código en Python que permite la replicación de cada uno de los pasos de nuestra metogología y a su vez los resultados experimentales, ofreciendo oportunidades para mejorar y refinar los algoritmos diseñados. Asimismo, se obtuvieron conclusiones importantes sobre la relación entre las plantas de arroz y las altas temperaturas, y también sobre las posibilidades y limitaciones de los algoritmos utilizados para la extracción de variables morfológicas. Estos hallazgos servirán de guía para futuras investigaciones y contribuirán al avance de la comprensión de la respuesta de las plantas a las condiciones ambientales y su impacto en la productividad agrícola. | |
| dc.description.abstracteng | The main objective of this project is to evaluate the response of rice plants to high night temperatures and to develop tools that allow for automatic phenotypic and thermal characterization of plants. This plays an important role evaluating of plant condition, as well as in the selection of efficient and robust species for environmental. For the morphological characterization of the plants, a protocol of calibration and capture of light field images was established using the Raytrix 42 camera, a specialized type of camera that captures additional information about the direction of the light of the object, which allows obtaining different images at different depths and 3D image in different formats. The information obtained was segmented using PointNet averaging to obtain the desired morphological variables. On the other hand, for thermal characterization, information on the response of rice plants to high night temperatures was captured using infrared cameras in a heat stress experiment conducted at CIAT. Using the images obtained, temperature data were extracted from the panicles of the varieties evaluated.In addition, a PointNet-based algorithm was developed for the segmentation of the obtained point cloud, which allowed the calculation of variables such as the number of leaves, sheath length, and axial angle of the leaves. These calculations were accomplished using various methods of graph theory and cluster analysis. It should be noted that the effect of temperature increase on rice panicles has been mainly studied during the day, so it is expected to contribute to scientific knowledge by investigating the effect of high night temperatures. The results obtained in the characterization of plant response to high temperatures validated the relationship between variety and its resistance to these conditions. In addition, the protocols used and the experimental design were established as a reference for the following experiments in the field. On the other hand, the results obtained in the extraction of morphological variables through 3D reconstruction of rice plants allowed identifying the limitations of the developed algorithms. The analysis of these results also helped to determine the conditions under which the algorithms demonstrated greater reliability. Additionally, our work will follow a Github repository of code in Python that allows the replication of each one of the steps of our methodology and to turn the experimental results, offering opportunities to improve and refine the algorithms designed. Likewise, important conclusions will be drawn about the relationship between the plants of rice and high temperatures, and also about the possibilities and limitations of algorithms used for the extraction of morphological variables. These results will serve as a guide for future investigations and will contribute to the advancement of the understanding of the response of plants to environmental conditions and their impact on agricultural productivity. | |
| dc.format | application/pdf | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.identifier.uri | https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/917 | |
| dc.language.iso | spa | spa |
| dc.publisher | Pontificia Universidad Javeriana de Cali | spa |
| dc.publisher.place | Cali | spa |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | spa |
| dc.rights.accessRights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | spa |
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| dc.rights.creativecommons | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | spa |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | spa |
| dc.source | Pontificia Universidad Javeriana de Cali | spa |
| dc.source | Vitela | spa |
| dc.subject | Fenotipado | |
| dc.subject | Cámara plenoptica | |
| dc.subject | Imagen infrarroja | |
| dc.subject | Calentamiento global | |
| dc.subject | Nube de puntos | |
| dc.subject | PointNet | |
| dc.subject.proposal | Fenotipado | spa |
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| dc.subject.proposal | calentamiento global | spa |
| dc.subject.proposal | nubede puntos | spa |
| dc.subject.proposal | PointNet | spa |
| dc.title | Caracterización morfológica y térmica de plantas de arroz usando campos de luz y espectro infrarrojo | spa |
| dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | spa |
| dc.type.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | spa |
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| dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría | spa |
| dc.type.redcol | https://purl.org/redcol/resource_type/TM | spa |
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