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ViSE: Vineyard Sunlight Exposition

Un factor importante que afecta la calidad de la producción de una planta de vid es la cantidad de luz solar recibida por sus hojas, frutos y yemas:

  • Las hojas son los órganos especializados en conducir el proceso de fotosíntesis. A través de este proceso la planta captura la luz solar y la convierte en energía química, la cual es el fundamento de la nutrición vegetal.
  • La exposición a la luz solar de los frutos alteran los componentes de la pulpa (sólidos solubles, acidez, pH) y del hollejo (antocianos, compuestos aromáticos volátiles de naturaleza fenólica y polifenoles en general) que conllevan efectos visibles en el color, aroma, sabor y características organolépticas del mosto y, por ende del vino en general [De la Fuente et. al. 2010].
  • Una yema es un punto de crecimiento que se desarrolla en la axila de la hoja, que es el área justo por encima del punto de conexión entre el pecíolo (tallo de la hoja) y el brote. En términos vitícolas las dos yemas asociadas a una hoja se denominan lateral bud y dormant bud. La dormant bud es de gran importancia, ya que tiene el potencial de producción de fruta para la próxima temporada. Se la denomina dormant bud para reflejar el hecho de que normalmente no crecen en la misma temporada en que se desarrolla [Hellman 2003; Williams 2000]. Por otro lado, en la literatura existe suficiente evidencia que demuestra que la productividad de la vid se encuentra relacionada con la cantidad de luz solar recibidas por las yemas de la planta [Perez and Kliewer 1990; Sánchez and Dokoozlian 2005; Vasconcelos 2009], siendo [Antcliff and Webster 1955] los primeros en sugerir una posible relación entre la intensidad de la luz y de la fecundidad (número de racimos por brote) de las yemas.

Vemos entonces que la exposición a la luz solar de las partes de una planta de vid beneficia a sus órganos en los ciclos vegetativos y reproductivos, lo que influye en el equilibrio productivo de la planta. Actualmente, la cantidad de luz solar que recibe una planta se estima principalmente a través de la medición del área foliar. En la práctica, la medición del área foliar es costosa y propensa a errores, ya que generalmente se utilizan métodos manuales de medición (e.g., regla para medir altura de las hojas, conteo manual de hojas, etc.). Sin embargo, las tecnologías de la información y en especial la percepción automática propuesta por recientes avances en el área de VC, sugieren alternativas más efectivas para la estimación de estas variables.

Estado actual: 
Desarrollo

Hipótesis General

Mediante el uso de algoritmos de Machine Learning y Computer Vision se puede construir un sistema que automatice la elicitación precisa de modelos 3D de plantas de vid y segmente correctamente sus componentes, i.e. yemas, frutos, hojas, brotes y tronco, cuando la captura de imágenes se realizan al aire libre, durante un tiempo determinado, por personal no-especializado en mediciones agrícolas, en plantas de viñedos reales de la provincia de Mendoza, condiciones de luminosidad y clima naturales en campo (como ser días nublados o soleados, con vientos leves, y en horas del día alejadas del amanecer y atardecer), y sistemas de adquisición de imágenes de bajo costo. La precisión del sistema es suficiente para detectar, reconocer y caracterizar geométricamente (forma, tamaño, posición x,y,z) todos los componentes de la planta, de forma tal que se pueda calcular la incidencia de luz solar que estos reciben.

Justificación de la Hipótesis

La factibilidad de la demostración de esta hipótesis se sustenta principalmente tanto en los avances realizados en los campos de ML y VC, como en los avances tecnológicos de sensores de imagen. Existen una gran cantidad de aplicaciones de ML y VC en actividades agrícola, como ser differential fumigation [Pajares et. al. 2007; Tellaeche et. al. 2008], fruits localization in trees [Jimenez et. al. 2000; Kurtulmus et. al. 2014], fruit surface defects detection [Li et. al. 2002], weed identification and control [Hemming and Rath 2001; Lee et. al. 1999; Manh et. al. 2001; Søgaard 2005], estimation of fruit diameter [Zeng et. al. 2008], optimum harvesting timing [Rodríguez-Pulido et. al. 2012; Zúniga et. al. 2013], y más [Chen et. al. 2001; McCarthy et. al. 2010]. Estos trabajos, junto con la experiencia y conocimiento adquirido en los últimos años de nuestra investigación nos sugieren fuertemente que la hipótesis propuesta puede ser demostrada de forma exitosa.

Equipo de desarrollo interno

Facundo Bromberg

Rol: Director
Impacto personal: Dado que Facundo Bromberg es el director de tesis de Sebastián, también es de un impacto alto en su carrera académica. Para ambos miembros, las importancia en su carrera académica viene dada por las posibles publicaciones que surjan de este proyecto.

Diego Sebastián Pérez

Rol: Investigador Responsable
Impacto personal: Se espera que la hipótesis general propuesta aquí forme parte de la tesis de doctorado del becario Sebastián Pérez, por lo que el impacto en la carrera académica del mismo es alto.

Carlos Ariel Díaz

Rol: Colaborador interno
Impacto personal: Contribuye en su plan de tareas para la beca BINID (Iniciación de la investigación, UTN), y en su progreso hacia un futuro doctorado.

Michael Manganiello

Rol: Colaborador interno