Validación de un algoritmo de procesamiento de imágenes Red Green Blue (RGB), para la estimación de proteína cruda en gramíneas vs la tecnología de espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS)
DOI:
https://doi.org/10.15381/rivep.v31i2.17940Palabras clave:
algoritmo, proteína cruda, dron, RGB, NIRSResumen
El presente trabajo estuvo orientado a evaluar la precisión del algoritmo de análisis de imágenes Red, Green, Blue (RGB), incluido en el software TaurusWebs ®, que permite calcular el porcentaje de proteína cruda de la materia seca (%PC) de las gramíneas a partir de imágenes de las praderas tomadas por un dron acoplado con cámaras RGB. Se compararon las mediciones del %PC calculadas por el algoritmo frente a un referente, Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS), del laboratorio de Corpoica (Agrosavia), calibrado para gramíneas. Se tomaron 42 muestras para NIRS, 18 de gramíneas de trópico alto en Cundinamarca: kikuyo, Pennisetum clandestinum; falsa poa, Holcus lanatus; pasto brasilero, Phalaris arundinacea y 24 de trópico bajo en Tolima, Colombia: pangola, Digitaria decumbens; pará, Brachiaria mutica; bermuda, Cynodon dactylon y colosuana, Bothriochloa pertusa. Los resultados del NIRS se compararon contra las evaluaciones hechas con el algoritmo de las imágenes de las gramíneas provenientes del mismo potrero donde se tomaron las muestras. Los resultados fueron comparados usando las pruebas no paramétricas de correlación de Kendall, rho=0.83 y de Kruskal Wallis. No se encontraron diferencias entre el resultado del %PC de las gramíneas medida por NIRS vs el %PC medida por el algoritmo de análisis de imágenes RGB. En conclusión, la información generada con el algoritmo se puede utilizar para trabajos de análisis del %PC en gramíneas.
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Derechos de autor 2020 Oscar Ospina R., Héctor Anzola Vásquez, Olber Ayala Duarte, Andrea Baracaldo Martínez
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