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

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

Description

Title: La imagen hiperespectral como herramienta de evaluacion de la calidad de hortaliza de hoja mínimamente procesada
Author/s:
  • Diezma Iglesias, Belen
  • Lleó García, Lourdes
  • Lunadei, Loredana
  • Roger, Jean-Michel
  • Ruiz-Altisent, Margarita
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: VI Congreso Iberico de AgroIngenieria
Event Dates: 05/09/2011 - 07/09/2011
Event Location: Évora, Portugal
Title of Book: Actas del VI Congreso Iberico de AgroIngenieria
Date: 2011
ISBN: 978‐972‐778‐113‐3
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación]
Department: Ingeniería Rural [hasta 2014]
UPM's Research Group: LPF-TAGRALIA
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

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

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Item ID: 9602
DC Identifier: http://oa.upm.es/9602/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:9602
Official URL: http://www.ageng2011.uevora.pt/
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 04 Nov 2011 09:55
Last Modified: 20 Apr 2016 17:57
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