Perú: Con visión computarizada detectan desnutrición en plantones de café

Cienciactiva - Concytec

Por Claudia Cisneros Méndez
20 de Diciembre de 2016 a las 12:29
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Perú: Con visión computarizada detectan desnutrición en plantones de café
Los frutos del plantón de café. Foto: Internet

  • El procesamiento digital de imágenes propuesto reconoce y alerta de cualquier signo de desnutrición en las hojas.
  • Detección precoz de deficiencias nutricionales permite tratamiento adecuado de la planta y redunda en mejores rendimientos y calidad del fruto.

Cuando una planta tiene síntomas de desnutrición, la coloración y forma de sus hojas cambia total o parcialmente de acuerdo al tipo de desnutrición presentada. La desnutrición en la planta de café genera su debilitamiento y eventual pérdida, la vuelve vulnerable para ser atacada por cualquier enfermedad, plaga, bacteria u hongo, siendo la más letal la roya amarilla o Hemileia vastratrix, un hongo que infecta las hojas de la planta y que impide que los granos del café se desarrollen.

En el 2013 el Ministerio de Agricultura reportó que en las diez regiones en las que se produce el 90 por ciento del café en el Perú, la roya afectó al 51,26 por ciento de plantaciones. Hacia marzo del 2015 la Junta del Café estimó que la roya afectaba aún al 43 por ciento de la producción local de café. Una forma de prevenir estas enfermedades es monitoreando detalladamente la nutrición y fortaleza de la planta.

Las plantas adquieren gran parte de sus nutrientes del aire y agua de donde obtienen Carbono(C), Hidrogeno (H) y Oxigeno (O), que representan el 96 por ciento del peso seco total de la planta. Mientras que el 4 por ciento de nutrientes lo obtienen de un suelo fértil. Su estado nutricional se puede detectar interpretando adecuadamente las distintas coloraciones de la hoja del cafeto.

Con el fin de detectar las deficiencias nutricionales de los plantones del café de manera rápida, eficiente, poco costosa y computarizada, un equipo de científicos peruanos desarrolla una herramienta de procesamiento digital de imágenes que reconoce las más ligeras variaciones de coloración de la hoja. Incluso tres veces mejor que el ojo humano. Esta investigación ha ganado un importante financiamiento de s/ 197,600.00 de Cienciactiva y S/. 21,000.00 de la Universidad de Sipán.

“Existen dos formas tradicionales de detectar las deficiencias nutricionales de las plantas: Una es mediante la experiencia del agricultor, quien se encarga de detectar visualmente y de forma empírica los nutrientes faltantes a la planta. El problema con este método es que se aplican nutrientes químicos a todo un sector o parcela de la planta, sin discriminar a aquellas que no lo necesitan o cuya composición de nutrientes faltantes es distinta”, explican el Dr. Luis Alberto Vives Garnique, investigador principal del proyecto y los investigadores: Luis Alberto Vives Garnique, Victor Alexci Tuesta Monteza, Heber Ivan Mejía Cabrera, María Patricia Trujillo Uribe e Ivan Cabezas Troyano, especialistas en visión por computador de la Universidad Señor de Sipan- Peru;  Universidad del Valle y Universidad de San Buena Ventura  -  Colombia.

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InsPrototipo de reconocimiento de imagen y coloración de la planta. Imagen: Cienciactiva

Otra forma de detección es extraer las hojas y analizarlas en un laboratorio especializado. El costo por cada hoja a analizar es de ocho soles (S/. 8.00) y el resultado puede tardar hasta 7 días. Esto debido a que no existen laboratorios para realizar estos análisis cerca a las zonas cafetaleras y hay que remitir las muestras a Lima, la capital. Además, las hojas deben enviarse refrigeradas y no deben tener más de 3 días de haber sido extraídas de la planta. Teniendo en cuenta que por cada planta se extraen alrededor de 5 a 7 hojas, el uso de esta técnica es relativamente costoso.

“La manera tradicional de combatir la roya y la desnutrición de las plantas de café genera sobrecostos en la producción, disminución del rendimiento, de la calidad del fruto por taza, y contaminación del producto por los químicos utilizados. Cuando los nutrientes son abonados mediante fertilizantes químicos en bloque o de manera masiva, el abono indiscriminado sobre toda el área de cultivo genera en las plantas que no lo necesitan una sobre nutrición y perdidas de nutrientes a nivel del fruto”, comentan los investigadores.

La propuesta del equipo de investigadores consiste en un sistema de visión por computadora que analiza —por medio de algoritmos avanzados de reconocimiento de patrones— las diferentes características de forma, color y textura de la hoja que señalan la deficiencia o conjunto de deficiencias nutricionales de una planta de café.

“Aportamos a la agricultura de precisión en el país por medio de un dispositivo de bajo costo, portátil y fácil de usar que permite analizar muchas hojas en tiempo real, con resultados al instante”, señalan los investigadores. Si bien existen investigaciones desarrolladas para el análisis de coloración en maíz, en el Perú es la primera vez que se lleva a cabo una investigación para las hojas del café.

  • Déficit nutricional en el cafeto
  • Mineral insuficiente y correspondiente color visible en la planta
  • Potasio: Marrón (quemadura) con áreas vecinas amarillas en el ápice
  • Fósforo: Rojo y marrón (quemadura)
  • Nitrógeno: Amarillo claro que comienza en la base
  • Magnesio: Verde muy claro en el área foliar, entre las nervaduras, con nervaduras verdes
  • Manganeso: Verde claro en el área foliar con pérdida de las nervaduras terciarias, la nervadura principal mantiene el color verde
  • Hierro: Amarillo claro, con todas las nervaduras bien definidas

“La computadora empleada almacena previamente el conocimiento del experto agrónomo o agricultor que sabe detectar estas deficiencias nutricionales con tan solo mirar la hoja; este conocimiento es representado por medio de algoritmos avanzados en reconocimiento de patrones, los cuales son usados por la computadora cada vez que se requiera, brindándonos información precisa, rápida y a bajo costo”, explican los investigadores.

La idea es ayudar al conocimiento del experto agrónomo o agricultor cuya vista va perdiendo sensibilidad a mayor cantidad de análisis consecutivos. Asimismo, el cansancio visual eleva el margen de error. La computadora puede realizar el proceso muchas veces sin cansarse y en corto tiempo se obtiene un resultado preciso.

Ya en el campo, las hojas son capturadas por una cámara digital de bajo costo o por un celular con un protocolo de captura. El dispositivo fabricado permite aislar la luminosidad del ambiente y las sombras para generar la captura de la imagen a una distancia estándar para todas las hojas, sin zoom o acercamiento. La plataforma tecnológica desarrollada posee una cámara digital con luz LED incorporada, un protocolo estándar de captura de imagen.

“La hoja internamente pasa por los algoritmos de segmentación que extraen solo la hoja del fondo; posteriormente pasa por algoritmos de interpretación y descriptores de características que permiten extraer información de clasificación de cada hoja por su color, forma, tamaño, textura; luego pasa por algoritmos de reconocimiento de patrones que le agregan la inteligencia artificial al sistema para poder decidir estadística o matemáticamente qué tipo de deficiencia presenta la hoja. Y el cliente usuario podrá ver los resultados a través de una página web al servicio del público”, explican los investigadores.

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Proceso de reconocimiento de patrones de coloración en la planta. Imagen: Cienciactiva

La detección temprana de las deficiencias nutricionales se traduce en un tratamiento adecuado para que la planta sea resistente o inmune a plagas o insectos. “El control basado en la fertilización orgánica permite recuperar una planta al 100%, esto redunda en un mejor rendimiento de producción por planta y en la mejora de calidad del fruto”, señalan los investigadores. La prevención y el control preciso, es decir, un trato particular por planta o por sector, brinda los nutrientes faltantes a cada planta o cada sector de plantas, potencia su salud y productividad. La propuesta se encuentra concluida y está disponible en www.siscafe.org. Actualmente está siendo usada por los agricultores y técnicos de CENFROCAFE luego de la transferencia tecnológica realizada en mayo del presente año.

“Con esta herramienta buscamos reducir tiempo y costos en el análisis de las deficiencias nutricionales en plantones de café y brindamos una herramienta tecnológica que previene la desnutrición en las plantas de café, una de las causas para la aparición del hongo causante de la roya amarilla, es decir atacamos el problema desde la raíz”, finaliza el Dr. Vives.

Así es como en el Perú hacemos Ciencia e Innovación tecnología para el desarrollo del país.


Datos de la Investigación
Investigador principal: Mg. Luis Alberto Vives Garnique.
Co-investigadores: Victor Alexci Tuesta Monteza, Heber Ivan Mejía Cabrera, María Patricia Trujillo Uribe e Ivan Cabezas Troyano.
Tipo: Generación de conocimiento / Bio-tecnología Café.
Institución ejecutora: Universidad Señor de Sipán S.A.C.
Financiamiento: s/. 197,600.00 (CIENCIACTIVA); s/. 21,000.00 (Universidad Señor de Sipán).
Duración: 15 meses (inicio: 25.01.2014).
Localización del proyecto: Lambayeque y Cajamarca.
Monitor del proyecto: Sr. Francisco Martell A.
Título del proyecto: “Desarrollo de una herramienta tecnológica para identificación preventiva de deficiencias nutricionales en plantones de café a través de procesamiento de imágenes digitales”.
Más información en [email protected]


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