Redes neuronales adversarias para el reconocimiento de malezas

Se aborda el problema de reconocimiento de malezas en video para poder realizar una fumigación selectiva de la maleza sobre campo con cultivo. El sistema de reconocimiento propuesto es compatible además con la implementación de técnicas de robótica para remover la maleza con actuadores mecánicos sin el uso de agroquímicos. El problema es abordado con técnicas de Deep Learning, donde los datos de entrenamiento son filmaciones del campo con la presencia de cultivo y maleza. El sistema de visión propuesto está basado en Convolutional Neural Networks (CNN). Se utilizó la técnica de Generative Adversarial Networks (GAN) para hacer un pre-entrenamiento no supervisado del modelo de modo de explotar la gran cantidad de imágenes que se obtienen a partir de secuencias de video. Luego se entrena en forma supervisada con una mínima cantidad de datos etiquetados para especializar el modelo. Se analizan y comparan resultados de distintos métodos utilizados y su aporte en el reconocimiento. Se combinan dos redes discriminantes de DCGAN y se utiliza una SVM en la ultima capa de la red entrenada sobre datos etiquetados utilizando Data Augmentation para lograr mayor robustez.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Influencia de la fertilidad del suelo en el analisis de 3 variedades y 23 accesiones de cañihua (Chenopodium pallidicaule Aellen)

La cañihua es un cultivo ancestral, poco valorado, con potencial agroalimentario, que tolera el cambio climático y que posee la mayor biodiversidad de variedades y accesiones las cuales se ubican en Puno. Sin embargo, su identificación es aún difícil de realizar por la similitud de sus características. Los métodos empleados actualmente son por su taxonomía y el análisis genético, pero demandan tiempo y son costosos; además, la expresión de su potencial agronómico se ve limitado por la fertilidad del suelo en los que se cultiva. El objetivo de esta investigación fue evaluar las características geométricas, dimensión fractal, factores de color y forma de las hojas, y analizar la respuesta de la planta a la fertilidad del suelo en cuanto a altura, diámetro de tallo principal y contenido de clorofila. El experimento se realizó durante la campaña 2021-2022 en condiciones de invernadero, bajo un diseño tipo látice con un testigo, un tratamiento con micorrizas y 5 repeticiones con un total de 156 plantas. Para la captura de imágenes de hojas se utilizó una cámara EO-2323, con un lente telecéntrico y se aplicó un análisis multivariado (PCA). Se concluye que las variedades y accesiones de cañihua pueden diferenciarse entre sí, agrupándose según sus características originarias propias, además que tres componentes principales aportan el 76% y 77% de varianza al haz y envés de las hojas. La diferencia del tratamiento frente al testigo fue 11.68 cm en altura de planta, 0.98 mm en diámetro de tallo principal y 7.86% de contenido de clorofila

Multiscale recognition of legume varieties based on leaf venation images

In this work we propose an automatic low cost procedure aimed at classifying legume species and varieties based exclusively on the characterization and analysis of the leaf venation network. The identification of leaf venation patterns which are characteristic for each species or variety is not an easy task since in some situations (specially for cultivars from the same species) the vein differences are visually indistinguishable for humans. The proposed procedure takes as input leaf images acquired using a standard scanner, processes the images in order to segment the veins at different scales, and measures different traits on them. We use these features in combination with modern automatic classifiers and feature selection techniques in order to perform recognition. The process was initially applied to recognize three different legumes in order to evaluate the improvements over previous works in the literature, and then it was employed to distinguish three diverse soybean cultivars. The results show the improvements achieved by the usage of the multiscale features. The cultivar recognition is a more challenging problem, since the experts cannot distinguish evident differences in plain sight. However, we achieve acceptable classification results. We also analyze the feature relevance and identify, for each classifier, a small set of distinctive traits to differentiate the species and varieties.EEA OliverosFil: Larese, Monica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Baya, Ariel Emilio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; ArgentinaFil: Craviotto, Roque Mario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Arango, Miriam Raquel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Gallo, Carina Del Valle. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Granitto, Pablo Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas. Universidad Nacional de Rosario. Centro Internacional Franco Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas; Argentin

Sistema de identificación trivial y compleja de plantas: Un análisis comparativo

La deteccin de plantas a partir de la hoja es un proceso complejo aœn para los especialistas cuando las plantas presentan una gran similitud entre estas. En la literatura actual existen diversas tØcnicas de clasicacin de hojas. Sin embargo, no existe una investigacin que evalœe el impacto de la similitud en la precisin de clasicacin. El propsito general de esta investigacin es realizar un anÆlisis comparativo del desempeæo de distintos clasicadores al clasicar hojas sobre dos conjuntos de datos. Un primer conjunto de datos al que hemos denominado trivial, debido a que cada una de las familias de plantas tienen formas totalmente distintas entre s, y un segundo conjunto denominado complejo, que contiene familias de plantas cuyas formas son muy similares entre s, no obstante que pertenezcan a distintas clases. AdemÆs se pretende obtener un anÆlisis comparativo de la inuencia de diferentes caractersticas, y tipos de segmentacin. Con este n, se modela un algoritmo genØtico, que permite rescatar aquellas caractersticas que mÆs inuyen en el desempeæo del clasicador. El sistema propuesto se compone de tres etapas que son: segmentacin, extraccin de caractersticas e identicacin de la planta