| Title: | Detección de niveles de infección de Alternaria spp. en Brassica oleracea var. botrytis, utilizando imágenes multiespectrales capturadas a corta distancia |
| Authors: | Gualán Gualán, Nancy Rocío
Sánchez Llanos, Juan Carlos |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Larriva Coronel, Walter Ivan |
| metadata.dc.description.uri: | 0000-0002-9292-1119 |
| metadata.dc.subject.other: | Clasificación de la Investigación::Agropecuarias |
| Keywords: | Ingeniería Agronómica
Imágenes multiespectrales
Cultivos agrícolas
Enfermedades agrícolas |
| Issue Date: | 7-Aug-2024 |
| metadata.dc.format.extent: | 56 páginas |
| Publisher: | Universidad de Cuenca |
| metadata.dc.type: | submittedVersion |
| Abstract: | Early detection of diseases, such as Alternaria spp in cauliflower, is crucial to avoid losses.
Multispectral imaging offers a solution, allowing the identification of damage patterns and
improving agricultural productivity in a sustainable way. The present research, carried out the
detection of Alternaria spp. infection levels in cauliflower, by capturing multispectral images at
close range (2m). The work was carried out at the Faculty of Agricultural Sciences of the
University of Cuenca, in which a 4X4 DBCA was implemented with 4 doses of Alternaria
inoculum concentration (Dose 1: 1x103; Dose 2: 1x105; Dose 3: 1x107; Dose 4: 1x100
(control)). The images were captured with the Parrot Sequoia sensor at two phenological
stages of the plant, and the severity was determined in the field using a conventional method.
The results revealed that there were no significant differences in most cases; however, the
NDVI, GNDVI and NDRE indices showed sensitivity after application. NDVI and GNDVI
discriminated better the areas showing necrosis and chlorosis than NDRE. When comparing
the two methods evaluated, the result was discrepancy, generating new doubts due to the
limitation in the capacity presented by the camera to offer precision in the determination of the
state of health of the plant, thus generating the need to review and adjust the evaluation
methods that lead us to adjust different errors |
| Description: | La detección temprana de enfermedades, como Alternaria spp en coliflor, es crucial para
evitar pérdidas. Las imágenes multiespectrales constituyen una alternativa que permite
identificar patrones de daño y dar soluciones agrícolas de manera sostenible. La presente
investigación, realizó la detección de los niveles de infección de Alternaria spp. en coliflor,
mediante la captura de imágenes multiespectrales a corta distancia (2m). El trabajo se realizó
en la Facultad de ciencias Agropecuarias de la Universidad de Cuenca, en la cual se
implementó un DBCA 4X4 con 4 dosis de concentración de inóculo de alternaria (Dosis 1:
1x103
; Dosis 2: 1x105
; Dosis 3: 1x107
; Dosis 4: 1x100
(testigo)). La captura de las imágenes
se realizó con el sensor Parrot Sequoia en dos estadíos fenológicos de la planta, además, se
realizó la determinación de la severidad en campo empleando un método convencional. Los
resultados revelaron que no hubo diferencias significativas en la mayoría de los casos, sin
embargo, los índices NDVI, GNDVI y NDRE, mostraron sensibilidad tras su aplicación. NDVI
y GNDVI discriminaron de mejor forma las áreas que presentaron necrosis y clorosis a
diferencia del NDRE. Al comparar entre los dos métodos evaluados, dan como resultado
discrepancia, generando así nuevas dudas debido a la limitación de la precisión en las
imágenes capturadas con la cámara multiespectral para la determinación del estado de salud
de la planta, generando así la necesidad de revisar y ajustar los métodos de evaluación para
corregir diferentes errores |
| URI: | https://dspace.ucuenca.edu.ec/handle/123456789/45019 |
| metadata.dc.relation.ispartof: | TAG;554 |
| metadata.dcterms.description: | Ingeniero Agrónomo |
| Appears in Collections: | Tesis de Pregrado
|
