Plataforma multisensorial de fenotipado 4D en arroz

La agricultura tiene la necesidad de producir cultivos de alto rendimiento, los cuales deben adaptarse al cambio climático y a las diferentes plagas que los atacan en su producción. Para esto, la fenómica ofrece un conjunto de nuevas tecnologías que aceleran el progreso en la comprensión de las características resultantes entre la interacción de genes y condiciones ambientales que rodean a los cultivos, y de esta manera, poder realizar un mejoramiento del mismo. En la fenómica hay dos actores principales necesarios para lograr dicho mejoramiento, uno de ellos es el genotipado y el otro el fenotipado. Dentro del fenotipado, la morfología de las plantas es uno de los tipos más importantes de rasgos a medir, ya que proporciona una forma factible de evaluar el crecimiento, la fisiolog ía, el estrés, el rendimiento y cada desarrollo en la planta. Además, es fundamental para mejorar la caracterización, selección y discriminación de las mismas. Es por eso, que en este proyecto, mediante la fusión sensorial de un LiDAR y una cámara multiespectral, se diseñó e implementó una plataforma de fenotipado que permite extraer y visualizar diferentes caracter ́ısticas morfolo ́gicas de plantas mediante un modelo tridimensional. Para evaluar los resultados obtenidos se realizaron pruebas con dos tipos de plantas que contaban con diferente estructuras en su follaje, donde se evaluó la fidelidad de la reconstrucción 3D y las características morfológicas obtenidas. De lo anterior se encontró que la fusión de información proveniente de sensores 3D y 2D permite generar modelos 4D, que pueden ayudar a la extracción y el entendimiento de características morfológicas en plantas.

• Tipo de recurso: masterThesis
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/58695
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/58695; https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.58695
• Palabra clave: Arquitectura de plantas; LiDAR; Fusión de sensores; Imágenes RGB; Fenotipado de plantas.; Plant Architecture; LiDAR; Sensor Fusion; RGB Imaging; Plant Phenotyping; Maestría en ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas; Tecnología agrícola; Redes de sensores; Fenotipos
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