Análisis de imágenes para el estudio de soja

La línea de investigación presentada surge de dos motivaciones paralelas. La primera consiste en desarrollar una metodología y un software para identificar objetivamente, a través del análisis de imágenes digitales, la coloración verde de granos/semillas de soja como indicador de la cantidad de cloro la presente en los mismos. El nivel de cloro la es un factor influyente en la calidad fisiológica de las semillas para su utilización en los procesos industriales (extracción de aceites) así como también de su capacidad fértil para la siembra. Actualmente el análisis se realiza de manera subjetiva, o bien requiere de la utilización de costosos equipamientos de laboratorio, por lo cual se requiere de nuevos métodos que permitan realizar el procedimiento de manera rápida, confiable y económica. La segunda motivación tiene por objetivo desarrollar un sistema de reconocimiento automático de imágenes foliares de soja que permita la clasificación e identificación de las distintas variedades de dicho cultivo. Debido a que no existen diferencias evidentes a simple vista en cuanto a la forma, color y textura de las hojas para las distintas variedades, interesa realizar el análisis detallado y automático de la estructura del sistema de nervaduras buscando identificar posibles marcadores que permitan diferenciar las variedades. Eje: Computación gráfica, imágenes y visualización Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)