La interacción de la radiación electromagnética, denominada luz si abarca el rango visible por el ojo humano (400-700nm), da lugar a un espectro específico para cada objeto animado o inanimado. En el ámbito agrario, la reflectancia espectral de los productos agrícolas tanto en el rango visible como en el infrarrojo ha sido ampliamente estudiada (algunos ejemplos se encuentran recogidos en las referencias 1, 2, 3, 4, 9, 10 & II de la bibliografía)

Barreiro Elorza, Pilar

Glasbey, C.

Kennedy, D.

Ross, D.

Ruiz-Altisent, Margarita

Servicio de Coordinación de Bibliotecas de la Universidad Politécnica de Madrid

TECNOLOGÍA 
Interacción 
de la radiación 
electromagnética 
Segregación espectral y espacial de cultivos frente a malas hierbas, todos ellos pertenecientes al género Brassica 
[BARREIRO, P. '; ROSS, D.2; KENNEDY, D.2 ; 
GLASBEY, C.3; RUIZ-ALTISENT, M.1 
'Rural Engineering Dept. ETSIA-UPM. 
I e-mail : labpropfis@iru.etsia.upm.es 
12 Scottish Agricultural Center 
I' Bio-mathematies and Statistícs Scolland 
La interacción de la radiación 
electromagnética, denominada «luz» 
si abarca el rango visible por el ojo 
humano (400-700nm), da lugar a un 
espectro específico para cada objeto 
animado o inanimado. En el ámbito 
agrario, la reflectancia espectral de los 
productos agrícolas tanto en el rango 
visible como en el infrarrojo ha sido 
ampliamente estudiada (algunos ejem-
plos se encuentran recogidos en las re-
En los casos en que los cultivos 
y las malas hierbas son muy 
próximos filogenéticamente, 
el número de herbicidas 
de posible aplicación se reduce 
drásticamente. Este es el caso 
del género Brassica 
ferencias 1, 2, 3, 4, 9, 10 & II de la 
bibliografía). 
Una de las aplicaciones posibles 
derivadas de la respuesta espectral es-
pecífica de los cultivos es la identifi-
cación selectiva de malas hierbas (re-
ferencia n° 9), que tiene hoy gran inte-
rés debido a la creciente conciencía-
ción sobre la protección del medio 
ambiente. La identificación selectiva 
de malas hierbas permite reducir la su-
perficie y la cantidad de productos fi-
tosanitarios aplicados. En los casos en 
que los cultivos y las malas hierbas 
son muy próximos filogenéticamente, 
el número de herbicidas de posible 
aplicación se reduce drásticamente. 
Este es el caso de los cultivos pertene-
cientes al género Brassica (col, brócu-
li, colza...). En ellos, la identificación 
selectiva de malas hierbas cobra una 
relevancia mayor, ya que existen ma-
las hierbas del mismo género que se 
encuentran muy extendidas, p.ej. la 
Las dos imágenes superiores son: 
cociente 1200/840 con un valor 
máximo de visualización de 20 
(izquierda) y 2.5 (derecha). La 
diferenciación entre col (izquierda 
de cada Imagen) y mostaza silves-
tre («charlock») (derecha) es 
posible. 
Las dos imágenes interiores: 
cociente 1200/840 con un valor 
máximo de visualización de 20 
(Izquierda) y 2.5 (derecha). La 
diferenciación entre bróculi 
(Izquierda de cada Imagen) y colza 
(derecha) no es posible, hay que 
recurrir a algoritmos morfológicos 
HORTICULTURA 127-MARZO'98 13 
BRASSICA 
Figura 1: 
Espectro de mostaza silvestre 
charlock spectra (n=84) 
36 
26 
22 
18 
• • y 
±Std. Dev. 
• iStd.Err. 
» S S 5 S 5 S £ ^ S a Mean 
cabbage spectra (n=57) 
Figura 2 : 
Espectro de col 
•333S£335S^;áá&&BiaEB&&& 
ZH iStd.Dev, 
• ±Std.Err. 
• Mean 
mostaza silvestre (género Sinapís, en 
inglés «charlock»). 
Estudios previos realizados por 
los equipos de investigación escoceses 
(referencias 4, 5, 6 & 7) han mostrado 
que la combinación de dos longitudes 
de onda (1200nm y 840 nm) permite 
diferenciar con un 100% de fiabilidad 
entre hojas de col y de la mostaza sil-
vestre («charlock»), basada en la dife-
renciación en la última hoja totalmen-
te formada para el estado fenológico 
denominado de «4-6 hojas». Sin em-
bargo, era necesario comprobar si este 
poder de segregación se mantiene sin 
tener en cuenta la hoja muestreada 
(posición en la planta). 
En el presente estudio se han em-
pleado plantas de cuatro especies del 
género Brassica: col, bróculi, colza y 
mostaza silvestre {«charlock»), todas 
ellas cultivadas durante un periodo de 
4 semanas alcanzándose en la mayoría 
de los casos un estado fenológico de-
nominado de «4 hojas». De las cuatro 
especies estudiadas, la col y el bróculi 
son cultivos, mostaza silvestre («char-
lock») es una mala hierba y la colza 
puede considerarse tanto cultivo como 
mala hierba ya que tiende a reaparecer 
en los años posteriores a su cultivo. 
Los resultados de este estudio (basado 
en 300 espectros) muestran, a través 
de un análisis de varíanza (ver cuadro 
1), que tanto el efecto de la especie 
como de la hoja (posición en la plan-
ta) son significativos sobre los valores 
del cociente de longitudes de onda 
1200/840nm aunque el efecto de la es-
pecie duplica al de la posición de la 
hoja muestreada (F=51.66 y 21.75 pa-
ra especie y hoja respectivamente); el 
efecto de la posición dentro de la hoja 
(base o extremo) no resultó significa-
tivo. El valor del cociente de reflec-
tancias para 1200/840 nm demuestra 
un valor ascendente: col, colza, brócu-
li y mostaza silvestre («charlock»). El 
empleo de dicho cociente permite di-
ferenciar entre col y mostaza silvestre 
(«charlock») con una fiabilidad del 
93.2% (280 espectros correctamente 
clasificados) aunque este porcentaje 
disminuye hasta el 58% (174 espectros 
correctamente clasificados) cuando se 
Se han empleado plantas 
de cuatro especies del género 
Brassica: col, bróculi, colza 
y mostaza silvestre 
(«charlock»), todas ellas 
cultivadas durante un periodo 
de 4 semanas alcanzándose 
en la mayoría de los casos un 
estado fenológico denominado 
de «4 hojas» 
intenta diferenciar simultáneamente 
las cuatro especies; el procedimiento 
numérico empleado en la diferencia-
ción es el análisis discriminante. 
Para el reconocimiento espacial 
de plantas y malas hierbas, en este tra-
bajo se ha desarrollado un sistema de 
visión que combina dos cámaras de 
vídeo, cada una de ellas sensibles al 
rango visible (400-700nm + una ligera 
zona en el infrarrojo hasta 900nm) y 
al infrarrojo cercano (800-1300nm) 
respectivamente. A dichas cámaras se 
les han añadido sendos filtros 
(1200nm y 840nm) con el fin de obte-
ner la distribución espacial de las 
14 HORTICULTURA 127-MARZ0'98 
TECNOLOGÍA 
reflectarte i as a dichas longitudes de 
onda. Con este sistema de visión se 
han tomado imágenes de plantas de las 
cuatro especies anteriormente mencio-
nadas: col, bróculi, colza y mostaza 
silvestre («charlock»). 
Para poder establecer la imagen 
resultante del cociente entre 1200nm y 
840nm, las imágenes son digitalizadas 
en tiempo real durante su adquisición 
con virtiéndolas en sendas matrices. 
Dichas matrices, correspondientes a 
las imágenes de 1200nm y 840nm, 
contienen 512 filas * 512 columnas. 
El conjunto de valores posibles para 
los elementos de ambas matrices está 
constituido por 256 números enteros 
{0-255; digitalización de 1 byte). Una 
vez que las imágenes han sido conver-
tidas en matrices de números, la ob-
tención de una imagen cociente con-
siste en dividir aritméticamente las 
matrices elemento a elemento (motivo 
por el cual las cámaras deben estar 
perfectamente alineadas). Para poder 
visualizar el resultado del cociente en-
tre dos imágenes (en nuestro caso 
l200/840nm) es necesario convertir la 
nueva matriz a un Ion nato reconocible 
Figura 3: 
Espectro de brócoli 
La variación 
de los valores mínimo 
y máximo de visualización 
sobre la imagen cociente 
permite diferenciar 
claramente la especie mostaza 
silvestre («charlock») 
del resto 
(por ejemplo a una imagen visible en 
una pantalla de ordenador). 
Los elementos de la matriz que 
son números reales positivos (pueden 
tener un número infinito de decimales) 
han de ser convertidos a números ente-
ros con un rango máximo entre 0 y 
255. Este procedimiento consiste en 
una simple regla de tres en la que el 
valor mínimo de todos los elementos 
de la matriz que se desea visualizar se 
asimila a 0, y el valor máximo a 255. 
La visualización puede efectuarse 
aportando valores de visualización fi-
jados por el usuario para el mínimo, 
para el máximo, o para ambos, con lo 
que la imagen visualizada cambia 
ostensiblemente (ver figuras 1 y 2; en 
ellas el color rojo refiere a valores 
calabrese spectra (n=86) 
íStd. Dev. 
• iStd.Err. 
° Mean 
Figura 4: 
Espectro de colza 
oilseed rape spectra (n=73) 
próximos a 0 y el color azul a valores 
próximos a 255); la información total 
permanece aunque no se vea, se trata 
de una sensación visual. Este procedi-
miento se denomina «segmentación» y 
permite aislar los detalles más desea-
bles de un objeto. 
En el caso que nos ocupa, el em-
pleo de una imagen resultado del co-
ciente de las imágenes obtenidas por 
las cámaras vidicon (1200nm) y sili-
con (840nm) ha permitido extraer las 
siguientes conclusiones: 
ZSZ +Std.Dev. 
• ±Std.Err. 
o Meen 
- el empleo del cociente 1200/ 
840nm actúa como filtro detector de 
las plantas ya que la imagen cociente 
es más nítida que las imágenes origi-
nales, 
- la variación de los valores míni-
mo y máximo de visualización sobre 
la imagen cociente permite diferenciar 
claramente la especie mostaza silves-
tre («charlock») del resto, confirman-
do los resultados del ensayo espectral 
(ver Figura 1). Confirmada la viabili-
dad, es necesario desarrollar un proce-
HORTICULTURA 127-MARZ0'98 15 
BRASSICA 
Segregación combinada espectral y espacial en la comparación mostaza-brócoli con un 
umbral de 20 (superior). A la derecha, el mismo caso pero con un umbral de 2.5 
Cuadro 1 : 
Resultados del análisis varianza efectuado para compro-
bar el e fecto de la especie , de la hoja (posición en la plan-
t a ) , y de la posición en la hoja (base/extremo) 
Cociente Especie Hoja 
1200/840 nm 
valor de F 51.66(**) 21.75(" ) 
Posición 
NS 
Grados de libertad 
248 
"implica 1% nivel de significación y NS no significativo 
•«•» 
r" < t é < * . . . 
Imágenes correspondientes a la foto de todas las hojas de una planta, desde la más inferior 
(extremo derecho de la imagen) a la más superior (extremo izquierdo). A la izquierda, el 
caso de la mostaza; a la derecha, brócoli 
Para diferenciar 
la colza de la col 
o el brócoli 
es necesario emplear 
algoritmos morfológicos, 
ya que no existe 
diferenciación espectral 
entre ambas especies 
so de identificación automático sobre 
la imagen segmentada. 
- para la diferenciación de la 
colza respecto a la col o el bróculi es 
necesario emplear algoritmos morfoló-
gicos ya que no existe diferenciación 
espectral, es decir, no pueden diferen-
ciarse ambas especies simplemente 
cambiando los valores mínimo y má-
ximo de visualización (Figura 2). 
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16 HORTICULTURA 127-MAR20'98 


Interacción de la radiación electromagnética. Segregación espectral y espacial de cultivos frente a malas hierbas todos ellos pertenecientes al género Brassica.

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