La imagen hiperespectral como herramienta de evaluacion de la calidad de hortaliza de hoja mínimamente procesada

Diezma Iglesias, Belen; Lleó García, Lourdes; Lunadei, Loredana; Roger, Jean-Michel y Ruiz-Altisent, Margarita (2011). La imagen hiperespectral como herramienta de evaluacion de la calidad de hortaliza de hoja mínimamente procesada. En: "VI Congreso Iberico de AgroIngenieria", 05/09/2011 - 07/09/2011, Évora, Portugal. ISBN 978‐972‐778‐113‐3.

Descripción

Título: La imagen hiperespectral como herramienta de evaluacion de la calidad de hortaliza de hoja mínimamente procesada
Autor/es:
  • Diezma Iglesias, Belen
  • Lleó García, Lourdes
  • Lunadei, Loredana
  • Roger, Jean-Michel
  • Ruiz-Altisent, Margarita
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: VI Congreso Iberico de AgroIngenieria
Fechas del Evento: 05/09/2011 - 07/09/2011
Lugar del Evento: Évora, Portugal
Título del Libro: Actas del VI Congreso Iberico de AgroIngenieria
Fecha: 2011
ISBN: 978‐972‐778‐113‐3
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Ingeniería Rural [hasta 2014]
Grupo Investigación UPM: LPF-TAGRALIA
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Localizaciones alternativas

URL Oficial: http://www.ageng2011.uevora.pt/

Resumen

En el presente trabajo se explora la técnica de imagen hiperespectral en el ámbito de las hortalizas de hoja mínimamente procesadas para la determinación de atributos de calidad ligados a la evolución durante su almacenamiento y manejo. Se ha implementado un equipo de visión hiperespectral VIS-NIR (400 – 1000 nm) para la adquisición de imágenes de hojas de espinacas. Las muestras han sido sometidas a diferentes periodos de almacenamiento para generar suficiente variabilidad en estados de calidad. Se ha seleccionado una población de calibración de espectros sobre las imágenes considerando tres categorías de calidad. Sobre dicha población de calibración se ha aplicado la técnica de análisis multivariante PLS-DA. El error del modelo de clasificación en la calibración ha sido del 7%. La proyección de las imágenes hiperespectrales en el espacio discriminante generado y la asignación de cada píxel a una de las categorías en función de dicha proyección, han permitido identificar en las hojas regiones con diferentes estados de evolución

Más información

ID de Registro: 9602
Identificador DC: http://oa.upm.es/9602/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:9602
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 04 Nov 2011 09:55
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 17:57
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