DETECCIÓN Y CUANTIFICACIÓN DE ENFERMEDADES FÚNGICAS EN CEBADA EMPLEANDO SENSORES REMOTOS
En este trabajo se sintetizan los primeros resultados obtenidos en laboratorio sobre la identificación espectral de enfermedades foliares en Cebada y la determinación de severidad mediante procesamiento digital de imágenes, realizados en el marco de una tesis de maestría (David, 2022). Se presentan...
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| Autores principales: | , , , |
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| Formato: | Artículo revista |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Faculta de Ciencias Agropecuarias. Secretaría de Ciencia y Tecnología.
2024
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| Acceso en línea: | https://revistas.unc.edu.ar/index.php/nexoagro/article/view/45188 |
| Aporte de: |
| Sumario: | En este trabajo se sintetizan los primeros resultados obtenidos en laboratorio sobre la identificación espectral de enfermedades foliares en Cebada y la determinación de severidad mediante procesamiento digital de imágenes, realizados en el marco de una tesis de maestría (David, 2022). Se presentan además avances de la tesis doctoral del Ing. Agr. (MSc) E. David, actualmente en progreso en el Doctorado en Ciencias Agrarias de la FA-UNCPBA, denominada “Desarrollo de un sistema para la asistencia en el monitoreo de enfermedades foliares en el cultivo de cebada (Hordeum vulgare) basado en el análisis de firmas espectrales e imágenes RGB”. Y se comentan los pasos que se están siguiendo en los proyectos “Diagnóstico de enfermedades en cultivos de invierno a través de sensores remotos, un desafío necesario para la producción sostenible de alimentos” acreditado por la SPU y “Detección y diagnóstico de enfermedades foliares en cereales de invierno: estimación de incidencia y severidad a partir de imágenes RGB adquiridas por drones de uso masivo” de la Red de Investigación y Desarrollo en Ejes Estratégicos de la Provincia de Buenos Aires financiado por la Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires (Proyecto RIDEE-PBA). |
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