Análisis de Índices Multiespectrales como Herramienta para Segmentar y Cuantificar las Algasy en un Sistema de Cultivo Comercial
Autores: Innocentini, Marcel M.; Rodrigues, Ellen F.; Mathion, Juliano K.; Caritá, Edilson Carlos; Simão, Lisandro; Marins, Mozart
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Análisis de Índices Multiespectrales como Herramienta para Segmentar y Cuantificar las Algasy en un Sistema de Cultivo Comercial
Categoría
Energía
Subcategoría
Energía biomasa
Palabras clave
Algas rojas
Agente gelificante
Biomasa
Cultivo de algas
Drones
índices multiespectrales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 19
Citaciones: Sin citaciones
La alga roja es una fuente de carragenina, un agente gelificante de importancia económica. El análisis fitoquímico ha señalado la presencia de varios otros compuestos inorgánicos y orgánicos, lo que está ampliando la aplicación de la biomasa como biostimulante en la agroindustria y como fuente de nuevas moléculas bioactivas en las industrias alimentaria, química y farmacéutica. Nativa del sudeste asiático, ha sido introducida como especie exótica en Brasil para la agricultura comercial a gran escala. Hoy en día, las áreas de cultivo legales se encuentran en el sur y en la costa sureste, pero hay iniciativas para ser autorizadas en el noreste del país. El rendimiento de biomasa en un sistema de cultivo a gran escala puede verse afectado por técnicas de cultivo y factores estresantes ambientales, como temperatura, salinidad, calidad del agua, enfermedades y depredadores. El uso de imágenes de alta resolución obtenidas con vehículos aéreos no tripulados (UAV o drones) se está convirtiendo en una tecnología popular en la agricultura, y tiene el potencial de ser empleada en el cultivo de algas para extraer una variedad de variables y características que predicen el rendimiento de biomasa a lo largo del período de cultivo. El presente estudio se llevó a cabo para analizar y seleccionar índices multiespectrales obtenidos de imágenes recolectadas por drones para la detección y cuantificación en un entorno de cultivo comercial en Brasil. Se aplicó un análisis de frecuencia de valores de píxeles, análisis estadísticos e interpretaciones visuales para 24 índices preseleccionados de acuerdo con las puntuaciones atribuidas a la eficiencia de la segmentación de imágenes. Este análisis resultó en la selección de cuatro índices (ABDI1, ABDI2, CIG y GNDVI) como los mejores para la segmentación de imágenes en las granjas comerciales analizadas. Los datos obtenidos son el primer paso para mejorar el proceso de análisis de imágenes generadas por drones, lo que facilitará la toma de decisiones y una mejor gestión, y ayudará a escalar la agricultura en Brasil.
Descripción
La alga roja es una fuente de carragenina, un agente gelificante de importancia económica. El análisis fitoquímico ha señalado la presencia de varios otros compuestos inorgánicos y orgánicos, lo que está ampliando la aplicación de la biomasa como biostimulante en la agroindustria y como fuente de nuevas moléculas bioactivas en las industrias alimentaria, química y farmacéutica. Nativa del sudeste asiático, ha sido introducida como especie exótica en Brasil para la agricultura comercial a gran escala. Hoy en día, las áreas de cultivo legales se encuentran en el sur y en la costa sureste, pero hay iniciativas para ser autorizadas en el noreste del país. El rendimiento de biomasa en un sistema de cultivo a gran escala puede verse afectado por técnicas de cultivo y factores estresantes ambientales, como temperatura, salinidad, calidad del agua, enfermedades y depredadores. El uso de imágenes de alta resolución obtenidas con vehículos aéreos no tripulados (UAV o drones) se está convirtiendo en una tecnología popular en la agricultura, y tiene el potencial de ser empleada en el cultivo de algas para extraer una variedad de variables y características que predicen el rendimiento de biomasa a lo largo del período de cultivo. El presente estudio se llevó a cabo para analizar y seleccionar índices multiespectrales obtenidos de imágenes recolectadas por drones para la detección y cuantificación en un entorno de cultivo comercial en Brasil. Se aplicó un análisis de frecuencia de valores de píxeles, análisis estadísticos e interpretaciones visuales para 24 índices preseleccionados de acuerdo con las puntuaciones atribuidas a la eficiencia de la segmentación de imágenes. Este análisis resultó en la selección de cuatro índices (ABDI1, ABDI2, CIG y GNDVI) como los mejores para la segmentación de imágenes en las granjas comerciales analizadas. Los datos obtenidos son el primer paso para mejorar el proceso de análisis de imágenes generadas por drones, lo que facilitará la toma de decisiones y una mejor gestión, y ayudará a escalar la agricultura en Brasil.