Image processing techniques for plant phenotyping using RGB and thermal imagery = Técnicas de procesamiento de imágenes RGB y térmicas como herramienta para fenotipado de cultivos

[eng] World cereal stocks need to increase in order to meet growing demands. Currently, maize, rice, wheat, are the main crops worldwide, while other cereals such as barley, sorghum, oat or different millets are also well placed in the top list. Crop productivity is affected directly by climate change factors such as heat, drought, floods or storms. Researchers agree that global climate change is having a major impact on crop productivity. In that way, several studies have been focused on climate change scenarios and more specifically abiotic stresses in cereals. For instance, in the case of heat stress, high temperatures between anthesis to grain filling can decrease grain yield. In order to deal with the climate change and future environmental scenarios, plant breeding is one of the main alternatives breeding is even considered to contribute to the larger component of yield growth compared to management. Plant breeding programs are focused on identifying genotypes with high yields and quality to act as a parentals and further the best individuals among the segregating population thus develop new varieties of plants. Breeders use the phenotypic data, plant and crop performance, and genetic information to improve the yield by selection (GxE, with G and E indicating genetic and environmental factors). More factors must be taken into account to increase the yield, such as, for instance, the education of farmers, economic incentives and the use of new technologies (GxExM, with M indicating management). Plant phenotyping is related with the observable (or measurable) characteristics of the plant while the crop growing as well as the association between the plant genetic background and its response to the environment (GxE). In traditional phenotyping the measurements are collated manually, which is tedious, time consuming and prone to subjective errors. Nowadays the technology is involved in many applications. From the point of view of plan phenotyping, technology has been incorporated as a tool. The use of image processing techniques integrating sensors and algorithm processes, is therefore, an alternative to asses automatically (or semi-automatically) these traits. Images have become a useful tool for plant phenotyping because most frequently data from the sensors are processed and analyzed as an image in two (2D) or three (3D) dimensions. An image is the arrangement of pixels in a regular Cartesian coordinates as a matrix, each pixel has a numerical value into the matrix which represents the number of photons captured by the sensor within the exposition time. Therefore, an image is the optical representation of the object illuminated by a radiating source. The main characteristics of images can be defined by the sensor spectral and spatial properties, with the spatial properties of the resulting image also heavily dependent on the sensor platform (which determines the distance from the target object).[spa] Las existencias mundiales de cereales deben aumentar para satisfacer la creciente demanda. Actualmente, el maíz, el arroz y el trigo son los principales cultivos a nivel mundial, otros cereales como la cebada, el sorgo y la avena están también bien ubicados en la lista. La productividad de los cultivos se ve afectada directamente por factores del cambio climático como el calor, la sequía, las inundaciones o las tormentas. Los investigadores coinciden en que el cambio climático global está teniendo un gran impacto en la productividad de los cultivos. Es por esto que muchos estudios se han centrado en escenarios de cambio climático y más específicamente en estrés abiótico. Por ejemplo, en el caso de estrés por calor, las altas temperaturas entre antesis y llenado de grano pueden disminuir el rendimiento del grano. Para hacer frente al cambio climático y escenarios ambientales futuros, el mejoramiento de plantas es una de las principales alternativas; incluso se considera que las técnicas de mejoramiento contribuyen en mayor medida al aumento del rendimiento que el manejo del cultivo. Los programas de mejora se centran en identificar genotipos con altos rendimientos y calidad para actuar como progenitores y promover los mejores individuos para desarrollar nuevas variedades de plantas. Los mejoradores utilizan los datos fenotípicos, el desempeño de las plantas y los cultivos, y la información genética para mejorar el rendimiento mediante selección (GxE, donde G y E indican factores genéticos y ambientales). El fenotipado plantas está relacionado con las características observables (o medibles) de la planta mientras crece el cultivo, así como con la asociación entre el fondo genético de la planta y su respuesta al medio ambiente (GxE). En el fenotipado tradicional, las mediciones se clasifican manualmente, lo cual es tedioso, consume mucho tiempo y es propenso a errores subjetivos. Sin embargo, hoy en día la tecnología está involucrada en muchas aplicaciones. Desde el punto de vista del fenotipado de plantas, la tecnología se ha incorporado como una herramienta. El uso de técnicas de procesamiento de imágenes que integran sensores y algoritmos son por lo tanto una alternativa para evaluar automáticamente (o semiautomáticamente) estas características