Caracterización morfológica y térmica de plantas de arroz usando campos de luz y espectro infrarrojo (2023)
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.