Investigadores del INTA Alto Valle en Río Negro calcularon el tamaño de manzanas mediante el análisis de imágenes digitales RGB en menor tiempo y con mayor precisión como una alternativa a las prácticas manuales.

Dolores Del Brío es investigadora del Instituto e informó que la metodología que se usa hasta el momento es el conteo manual del número de frutos y la medición del diámetro ecuatorial utilizando un calibre. "Estas metodologías no siempre son precisas y requieren mucho tiempo de medición a campo", remarcando la importancia de evaluar metodologías alternativas que optimicen las mediciones en tiempo de trabajo y calidad de resultados.

Tanto el número como el tamaño de los frutos en el monte frutal, son dos variables que, si se suman a otros datos, tales como condiciones climáticas o tareas de manejo cultural, podrían ser incluidas en el modelo predictivo.

"Hoy las empresas tienen distintas formas de hacer predicción de cosecha, pero los resultados no son precisos; contar con una herramienta de pronóstico les permitirá ajustar los insumos y los tiempos en relación con la logística", señaló Del Brío. La investigadora aclaró que, para realizar pronósticos de producción en frutales de pepita, se necesita saber la cantidad de frutos que hay en los árboles y el tamaño de cada uno en función de calcular su peso a la cosecha.

¿En qué consistió el ensayo?

Por un lado, se realizó una evaluación en condiciones de laboratorio con manzanas cv. ‘Red Chief' y, por otro lado, se trabajó en condiciones de campo en una parcela de manzanas cv. ‘Cripps Pink', con el objetivo de obtener información comparativa.

La muestra estuvo compuesta por 106 frutos de diferentes tamaños comerciales que se colocaron en bandejas de celulosa, se numeraron y se midió su diámetro ecuatorial de forma manual con un calibre digital. Se tomaron las imágenes a cada bandeja con una cámara de fotos de 12 megapíxeles, en las que se colocó un objeto de dimensiones conocidas. El análisis de las imágenes se realizó con el software ImageJ.

El trabajo de campo se basó en 103 frutos ubicados en 17 árboles, los cuales se enumeraron, se midió el diámetro ecuatorial de cada uno en forma manual y se tomaron las imágenes de cada planta, luego de colocar un objeto de dimensiones conocidas en cada una como se hizo en las bandejas.

Para ajustar la escala en cada imagen, se trazó una línea recta sobre el objeto de dimensiones conocidas y luego se utilizó la función Analyze-set scale para convertir el valor de distancia en pixeles arrojado por defecto por ImageJ, a un valor de distancia conocida en milímetros.

Para calcular el diámetro de cada fruto presente en la imagen, se trazó una línea sobre la zona ecuatorial del fruto y con la función Analyze-measure se determinó la longitud seleccionada.

Para finalizar, la investigadora señaló que, de acuerdo con los resultados obtenidos en el ensayo, “la metodología propuesta podría utilizarse para la estimación del diámetro de la fruta, mientras se avanza en el desarrollo de una metodología para la estimación del número de frutos, en pos de utilizar en el futuro ambas metodologías en el diseño de un modelo de predicción local de cosecha a partir de análisis de imágenes".

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