Identificación de deficiencias nutricionales en plantas de café mediante procesamiento digital de imágenes

Abstract

Para el desarrollo de este trabajo de investigación se estableció una colaboración entre el parque tecnológico de Innovación TECNICAFÉ y la Universidad del Cauca, por medio de la cual el parque tecnológico brindó la asesoría técnica para la identificación de las deficiencias nutricionales y además permitió la extracción de las muestras para la creación de la base de datos. De esta manera, el trabajo tomó en cuenta las deficiencias nutricionales más comunes en los cultivos de café de la hacienda SUPRACAFÉ, es decir, de las 13 deficiencias existentes, 10 de ellas se presentan de manera relevante en la hacienda y cuentan con características visuales diferenciables para facilitar el trabajo de clasificación. Se tomó como objetivo de estudio las deficiencias de: Nitrógeno (N), Fosforo (P), Potasio (K), Calcio (Ca), Magnesio (Mg), Azufre (S), pertenecientes al grupo de los macronutrientes, y Boro (B), Hierro (Fe), Manganeso (Mn) y Zinc (Zn), pertenecientes al grupo de los micronutrientes. A partir de la información recolectada, en este trabajo se presenta la aplicación de distintas herramientas para el procesamiento digital de imágenes, con el propósito de brindar un sistema que permita clasificar diferentes deficiencias nutricionales en plantas de café. Mostrando como resultado el uso de diferentes clasificadores, analizando sus ventajas y desventajas en el sistema, permitiendo expandir el estudio de estos en el campo agrícola. Los resultados obtenidos en este trabajo de investigación permiten concluir que es posible desarrollar un sistema de apoyo que facilite la clasificación eficiente de desórdenes fisiológicos en el café, brindando una herramienta de ayuda a las personas involucradas en el cultivo del café, fortaleciendo tecnológicamente este sector.