En el presente trabajo, se describe la experiencia de interacción entre la Universidad Nacional de Entre Ríos (UNER), el INTA-EEA y productores de la Industria azucarera. Se presenta una descripción de los hechos que dieron lugar a la interacción y los resultados obtenidos en lo que refiere al procesamiento y gestión de imágenes multiespectrales de cuadros productivos de caña de azúcar y a la conformación del equipo de investigación interdisciplinario. El mismo actualmente lleva adelante un proyecto de investigación novel en la universidad.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa (SADIO

Hadad, Alejandro Javier

Kemerer, Alejandra

Schneider, Gerardo

Solano, Agustin

Spanish

SEDICI - Repositorio de la UNLP

JUI 2015, 9º Jornadas de Vinculación Universidad ­ Industria. 
Experiencia de vinculación Universidad-INTA-
Industria azucarera 
Alejandro Hadad1, Agustín Solano1, Alejandra Kemerer2, Gerardo Schneider1, 
 
1
 Lab. de Sistemas de Información, Fac. De Ingenieria, Universidad Nacional de Entre Ríos 
Ruta 11, Km 10,5, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina 
{ajhadad, asolano, gschneider}@bioingenieria.edu.ar 
2
 INTA-EEA - Grupo de Recursos Naturales y Factores Abióticos,  
Ruta 11, Km 12, Oro Verde, Entre Ríos, Argentina 
kemerer.alejandra@inta.gob.ar 
Resumen. En el presente trabajo, se describe la experiencia de interacción entre 
la Universidad Nacional de Entre Ríos (UNER), el INTA-EEA y productores de 
la Industria azucarera. Se presenta una descripción de los hechos que dieron lu-
gar a la interacción y los resultados obtenidos en lo que refiere al procesamiento 
y gestión de imágenes multiespectrales de cuadros productivos de caña de azú-
car y a la conformación del equipo de investigación interdisciplinario. El mis-
mo actualmente lleva adelante un proyecto de investigación novel en la univer-
sidad.  
1   Introducción 
Los procesos de vinculación entre actores del sector productivo-industrial y el cien-
tífico-tecnológico para dar solución a problemáticas particulares redundan en un claro 
beneficio para todas las partes involucradas. Sin embargo, en muchos casos, los cana-
les para el intercambio de información son escasos o no se han explorado, al menos en 
el sector de la agroindustria. En los últimos años se ha comenzado a generar un cam-
bio y en esta perspectiva se inscribe la experiencia aquí descripta. En la misma lo par-
ticularmente interesante es el modo en que se ha dado la interacción y cómo ha evolu-
cionado en el tiempo, dado que el aporte concreto a la industria no fue el origen del 
acercamiento sino que este derivó del análisis conjunto de otras condiciones producti-
vas conocidas por la empresa pero no manejadas y menos aún cuantificadas. Es un 
claro ejemplo donde una situación problemática no es adecuadamente diagnosticada y 
por lo tanto carece de una estrategia de manejo.  
La inquietud original de la empresa pasaba por el sector productivo, buscaba incor-
porar tecnologías para identificar ambientes de productividad diferente, a partir de 
imágenes satelitales o fotografías aéreas, en los cuales aplicar fertilización variable en 
el cultivo de caña de azúcar, utilizando conceptos desarrollados para otros cultivos 
(maíz, trigo). Por tal motivo, se iniciaron contactos con investigadores del proyecto 
Agricultura de Precisión, del grupo de Recursos Naturales y Factores Abióticos de la 
Estación Experimental Agropecuaria Paraná del INTA, que tenían experiencia en este 
tema.  
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Se coordinaron acciones conjuntas con la empresa a fin de obtener las fotografías 
aéreas para su posterior procesamiento. Una vez obtenido el producto final se pudo 
constatar que a diferencia de otros cultivos, la caña de azúcar cuando alcanza su 
máximo crecimiento es susceptible a volcarse y el uso de índices convencionales ob-
tenidos a partir de las fotografías no permitía discriminar áreas de productividad dife-
rente. En las reuniones de intercambio mantenidas con la empresa se pudo constatar 
que la presencia de caña caída genera una serie de complicaciones operativas porque 
dificulta y retrasa la cosecha y esto incide de manera directa en el proceso industrial. 
En el ingenio azucarero se requiere un aporte constante de material y un retraso en la 
cosecha afecta la logística y disminuye el volumen que ingresa, afectando la eficiencia 
del proceso. Asimismo, la cosecha de caña caída empleando métodos convencionales 
aporta mayor proporción de material extraño al ingenio y con esto aumenta el tiempo 
de lavado y procesamiento, con el consecuente incremento en el consumo de agua y 
costos asociados, se produce un mayor desgaste de los equipos y una disminución en 
el rendimiento fabril. Otro factor que se ve afectado es el transporte, ya que en cose-
cha convencional la cantidad de caña que puede transportarse cuando hay presencia de 
caña caída es considerablemente inferior. Es sabido que existen alternativas para dis-
minuir los efectos negativos de la presencia de caña caída en la industria, que tienen 
que ver con realizar una cosecha diferencial, a menor velocidad, con un tamaño menor 
de troceado para disminuir el aporte de material extraño y optimizar el transporte. 
Para poder aplicar una cosecha diferencial resulta necesario conocer la proporción de 
caña caída presente en cada lote y esta es la información que la empresa no podía ob-
tener de manera sencilla y confiable.  
La identificación de la caña caída requiere aplicar procedimientos complejos que 
excedían las capacidades de la empresa y el INTA por lo cual se estableció una vincu-
lación con los investigadores del Laboratorio de Sistemas de Información (ex-Grupo 
de Inteligencia Artificial Aplicada) de la Facultad de Ingeniería (FI) de la UNER. Este 
grupo de investigadores tiene una amplia trayectoria en desarrollos para aplicaciones 
biomédicas en lo que refiere al procesamiento de señales e imágenes y sistemas de 
información. De esta manera se logró conformar un grupo interdisciplinario que per-
mitió considerar la solución al problema desde diferentes perspectivas. 
El objetivo planteado en la vinculación entre la UNER-INTA-Industria azucarera 
fue desarrollar una metodología para cuantificar el área de caña de azúcar caída y en 
pie a fin de optimizar la logística de cosecha, transporte e incrementar la eficiencia en 
la industria. Los objetivos específicos planteados fueron: caracterizar la componente 
espectral de la caña caída y la caña en pie, desarrollar y evaluar metodologías para la 
cuantificación del área de caña caída y criterios para la clasificación del tipo de cose-
cha a utilizar, generar un repositorio Web de imágenes para caracterizar la caña caída 
y mensurar el impacto de dicha cuantificación en los procesos productivos antes men-
cionados. A partir de las inquietudes y para afrontar los objetivos planteados se for-
mulo un proyecto financiado por la universidad (UNER), que permitió llegar al desa-
rrollo una primera propuesta metodológica concreta. 
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2   Metodología y Resultados 
Se acordaron los lineamientos de trabajo y las actividades a realizar por cada parte. 
La empresa brindó las imágenes multiespectrales de los cuadros productivos de caña 
de azúcar y  las bases de datos de producción con información sobre fecha de planta-
ción, de cosecha, variedad, rendimiento bruto, contenido de materia extraña en indus-
tria, rendimiento fabril, entre otros. Entre los investigadores de INTA y FI-UNER se 
mantuvieron reuniones periódicas donde se fueron discutiendo y evaluando aproxima-
ciones y metodologías a aplicar en función de las características de la caña caída y en 
pie. El flujo de trabajo integrado describe en el diagrama indicado en la Figura 1. 
 
Fig. 1 – Flujo de Trabajo para el procesamiento de las imágenes 
Para la caracterización de las áreas con caña de azúcar en pie y caída en las imáge-
nes, se procedió a etiquetarlas a través de la herramienta Label Me [1] la cual dio par-
te del soporte gráfico para el marcado de la zonas, automatizando el registro para un 
procesamiento posterior [2,3]. En dicho procesamiento se utilizaron las etiquetas para 
la construcción y validación de los modelos de identificación de regiones a través de 
técnicas de reconocimiento de patrones e inteligencia computacional. Finalmente con 
los modelos ya validados se realizó un análisis del impacto de la cuantificación obte-
nida en el proceso productivo [3,4]. Adicionalmente se está construyendo una herra-
mienta web para la carga de imágenes y aplicación de los modelos de manera colabo-
rativa [5]. Un ejemplo de la aplicación de estos modelos sobre las imágenes se mues-
tra en la figura 2. 
En lo que refiere al impacto económico, como se menciono anteriormente, la iden-
tificación de regiones más eficiente de caña caída y en pie incide en la gestión de re-
cursos asociados al procesamiento de la misma tales como, transporte de la materia 
prima, lavado de la caña y la aplicación de maduradores químicos entre otros. Por otro 
lado con el fin de considerar la transferencia a la industria del desarrollo realizado, se  
analizó el impacto económico de la misma. En este caso, se consideró además el costo 
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de contratar el servicio de adquisición de las imágenes áreas multiespectrales. Con las 
imágenes y el programa ofrecido es posible realizar el análisis del estado del cultivo. 
Para analizar el costo del desarrollo y el precio que se debería pagar por adquirirlo, se 
tuvo en cuenta el tiempo de desarrollo, el estipendio del desarrollador, gastos en equi-
pamiento e insumos. Luego de un relevamiento de los costos antes descriptos se con-
fecciono la Tabla 1 en la cual se listan los costos aproximados (sin impuestos) por 
hectárea que agrega este tipo de desarrollos para distintas extensiones de cultivo. Se 
puede observar que a partir de las 1000 hectáreas el costo de incorporación crece a 
una tasa mayor. Esto no significa que sólo los productores que tengan un estableci-
miento de dicho tamaño son los únicos usuarios posibles, sino también que las coope-
rativas que agrupen varios productores podrían adquirir el software de análisis. 
 
(a)                                                                  (b) 
Fig. 2 – (a)- Imagen original, (b) Imagen Segmentada (cuadro productivo k49) 
Tabla 1. Estimaciones de costos 
 
 
Las etapas hasta aquí concluidas derivaron en una propuesta metodológica la cual 
requiere la implementación de un protocolo de evaluación a campo. El mismo debe 
considerar al menos un año de cosecha diferenciada, a partir de los resultados del soft-
ware de análisis, respecto a una o más cosechas previas tradicionales (preferentemente 
debería tomarse en cuenta un período mayor para considerar la variabilidad ambiental 
no mensurable). El protocolo de evaluación estaría orientado a comparar la presencia 
de materia extraña y su impacto en costos directos y derivados. Dentro del proceso de 
vinculación, el INTA realizaría su segunda intervención a través del diseño e imple-
mentación en conjunto con la industria azucarera. 
En vista a ser utilizado en lo que resta del proceso de vinculación se está desarro-
llando el Repositorio Web Agroimágenes (RepoIMG v1.0), el cual le permitirá alma-
cenar compartir y organizar el flujo de procesamiento de imágenes (figura 3).  
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Fig 3 - Repositorio Web Agroimágenes (Imagen Original/Filtrada/Etiquetada/Segmentada) 
3   Conclusiones 
A partir de la vinculación establecida ha sido posible la conformación de un grupo 
multidisciplinario funcional potenciando capacidades del sector científico e industrial 
sin relación previa. Se desarrollaron prototipos funcionales (algoritmos de segmenta-
ción y repositorio web) que permiten la aplicación de las metodologías desarrolladas 
sobre nuevas imágenes multiespectrales de caña de azúcar, como así también una es-
timación del impacto económico. Además el trabajo en conjunto permitió generar un 
proyecto de investigación novel financiado por la universidad denominado Análisis de 
imágenes multiespectrales de cuadros productivos de caña de azúcar. A partir del 
mismo se han derivado dos tesinas de grado y las publicaciones en revistas y congre-
sos indicadas en las referencias de este trabajo.  
Referencias 
1. B. Russell, A. Torralba, K. Murphy, W. T. Freeman. LabelMe: a database and web-based 
tool for image annotation. International Journal of Computer Vision, 2007. Disponible en: 
http://people.csail.mit.edu/brussell/research/AIM-2005-025-new.pdf 
2. Solano A.; Schneider G.; Kemerer A.; Hadad A.. Characterization of multispectral aerial 
images of sugarcane. Journal of Physics: Conference Series.: IOP Publishing. 2013 vol.477 
n°1. p -. issn 1742-6588. eissn 1742-6596 (2013) 
3. Schneider G.; Hadad A.; Kemerer A.. Implementación de un software para el análisis de 
imágenes aéreas multiespectrales de caña de azúcar. V. Informática. Manizales: Facultad de 
Ciencias e Ingeniería, Univ. de Manizales. vol.28 n°. p10 - 24. eissn 0123-9678 (2013) 
4. Solano A.; Schneider G.; Kemerer A; Hadad A.. Texture Analysis for the Segmentation of 
Sugar Cane Multispectral Images. Argentina. Buenos Aires. Jornadas Argentinas de Infor-
mática. SADIO & Univ. de Palermo (2014) 
5. Schneider G., Solano A., Kemerer A., Hadad A., Gestión y procesamiento de imágenes aé-
reas de caña de azúcar. WICC 2015 - Workshop de Investigadores en Ciencias de la Com-
putación. Univ. Nac. De Salta, Salta (2015) 
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