Clasificación de aguacate Hass (persea americana mill) en términos de su madurez por medio de imágenes hiperespectrales

El uso de metodologías no invasivas y de bajo costo permiten el seguimiento de la madurez y calidad de los frutos, sin afectar el producto bajo estudio. En particular, el aguacate Hass es de alta importancia para el sector agrícola en Colombia, ya que se está impulsando fuertemente su exportación, g...

Full description

Autores:
Pinto, Jhon
Rueda-Chacón, Hoover
Arguello, Henry
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Instituto Tecnológico Metropolitano
Repositorio:
Repositorio ITM
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/1087
Acceso en línea:
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1232
http://hdl.handle.net/20.500.12622/1087
Palabra clave:
Imágenes hiperespectrales
Aguacate Hass
análisis de componentes principales
madurez
índices de vegetación
post-cosecha de aguacate
Hyperspectral images
Hass avocado
principal component analysis
ripening
vegetation indices
post-harvest
Rights
License
Copyright (c) 2019 TecnoLógicas
Description
Summary:El uso de metodologías no invasivas y de bajo costo permiten el seguimiento de la madurez y calidad de los frutos, sin afectar el producto bajo estudio. En particular, el aguacate Hass es de alta importancia para el sector agrícola en Colombia, ya que se está impulsando fuertemente su exportación, generando una expansión del terreno cultivado con este fruto. Por consiguiente, en este artículo se estudia y analiza el estado de madurez del aguacate Hass, a través de un sistema de captura de imágenes hiperespectrales no-invasivo, utilizando técnicas de análisis de componentes principales (PCA), realizando seguimiento por medio del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), el índice de vegetación de relación  (RVI) y el índice de reflectancia fotoquímica (PRI) e índices de colorimetría en el espacio de color CIE L*a*b* y el índice de verdor triangular (TGI). En particular, en este trabajo se realizó un análisis cuantitativo del proceso de maduración con una población de 7 aguacates a lo largo de 10 días, los cuales fueron clasificados a través de tres categorías: verdes, próximos a madurar y maduros. Los resultados obtenidos muestran que es posible caracterizar los aguacates por medio de imágenes hiperespectrales, utilizando un sistema de adquisición no invasivo. Con este análisis se espera poder clasificar una producción de aguacates en cualquier día de la post-cosecha.