CÁLCULO DEL ÁREA FOLIAR MEDIANTE

TÉCNICAS BASADAS EN EL ANÁLISIS

RGB-HSB

Fernando Pérez-Rodríguez1, Ángeles Camino-Saco1,

Alejandro Mosquera1, Alberto Rojo Alboreca1, 2

Esteban Gómez García1

Vitoria, 14 de junio de 2013

1 VSonCloud S.L.

2 Grupo de investigación Unidade de Xestión Forestal Sostible (UXFS),

Escuela Politécnica Superior, Universidad de Santiago de Compostela

Introducción • Leaf Area Index (LAI)

Es uno de los índices más importantes para modelizar:

• Capacidad fotosintética

• Evapotranspiración

• Microclimas

• Captura de carbono

• Etc.

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Introducción

∑( )

Objetivos

• Desarrollar un algoritmo para automatizar la evaluación de píxeles RGB / HSB (Saturación)

• Delimitar de forma automatizada la forma de las hojas y su superficie

• Diferenciar partes de la hoja según su estado sanitario

Metodología • Hipótesis: “Las partes sanas de una hoja son

verdes” • Algoritmo: Basado en RGB

i) Good Health Leaf (GHL) ii) Middle Health Leaf (MHL) iii) Bad Health Leaf (BHL)

Metodología

• Algoritmo: Pixel by Pixel

If G > a * R And G > b * B Then

If R > c * G Then

Middle Health Leaf (MHL)

Else

Good Health Leaf (GHL)

End If

Else

If R > d * G And R > e * B Then

Bad Health Leaf (BHL)

Else

No Leaf

End If

End If

Metodología

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Resultados

• Parámetros:

– a = 1.020

– b = 1.000

– c = 0.800

– d = 1.070

– e = 0.150

Superficie Buena Sanidad Superficie media Sanidad Superficie mala Sanidad

Resultados

panel

X Y

leaf AYX

yxfA *

*

)),(((0 0

F(x,y)=1 When the Pixel (x,y) = Blue, Yelow or Red

Discusión

Conclusiones

• La hipótesis es cierta dependiendo de la especie

• La metodología está basada en una rutina computacional objetiva

• La simplicidad del algoritmo hace sencillos su aplicación y uso

• Líneas abiertas : la metodología “Pixel by pixel” puede ser complementada con un análisis “Pixel sets” (tendencias) y la utilización de “Machine learning” (entrenamiento) para la obtención de los parámetros para una especie dada

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alberto.rojo@usc.es