El INTA desarrolló un software para detectar una enfermedad de los cítricos

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Representantes del INTA (Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria) Misiones comenzaron a utilizar técnicas de inteligencia artificial para identificar síntomas de la enfermedad del brote amarillo y carencias nutricionales en hojas de cítricos.

La enfermedad del brote amarillo o Huanglongbing (HLB) es la más importante de la citricultura a nivel mundial, ya que una vez infectadas, las plantas no se recuperan y se tornan comercialmente improductivas.

Para contribuir a la identificación temprana, investigadores del INTA Misiones desarrollaron un software que ya probaron con éxito en especies de naranja, mandarina, limón y pomelo.

“Con soporte en técnicas de inteligencia artificial (IA), como sistemas de visión artificial que integran diferentes técnicas de procesamiento digital de imágenes y métodos de clasificación, creamos un sistema para dispositivos móviles”, señaló Javier Berger, ingeniero en informática y becario de investigación del Comité Ejecutivo de Desarrollo e Innovación Tecnológica (CEDIT) en el INTA Montecarlo (Misiones).

Obtenidas mediante cámaras digitales o escáneres, las imágenes se procesan digitalmente con el objetivo de segmentar las regiones de interés y extraer los descriptores visuales que definen los objetos a clasificar.

La aplicación está pensada para teléfonos con sistema Android y “permite reconocer síntomas de HLB y deficiencias nutriciones mediante la captura de fotografías de hojas en tiempo real”, explicó el ingeniero Berger, creador de la aplicación junto con César Preussler y Juan Pedro Agostini, de la Estación Experimental Agropecuaria Montecarlo del INTA.

“Mediante la fotografías de hojas en tiempo real, este desarrollo permite reconocer síntomas y deficiencias nutricionales, identificar de síntomas de HLB y diferenciar los indicios de carencias nutricionales”, aseguró el técnico del INTA.

La aplicación emplea sistemas de visión artificial y permite automatizar tareas que requieren de personas entrenadas para la identificación, adquisición, procesamiento y clasificación de imágenes. Obtenidas mediante cámaras digitales o escáneres, las imágenes se procesan digitalmente con el objetivo de segmentar las regiones de interés y extraer los descriptores visuales que definen los objetos a clasificar.

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