Procesamiento de imágenes para la identificación de uva y follaje usando técnicas de clasificación no supervisadas

Abstract

Diversas investigaciones han intentado resolver el problema de identificación de frutos u hojas mediante imágenes digitales, pero sólo lo han logrado parcialmente. Por esto, el objetivo de este trabajo es explorar una metodología de identificación que permita estimar áreas de hojas y racimos en viñedos, empleando imágenes en el espectro visible (RGB) y en el infrarrojo cercano (RGIR). El problema de la identificación fue abordando por dos vías, forma y color. En el caso de la identificación por forma se empleó la transformada circular de Hough y en el de la identificación por color se emplearon las técnicas de clasificación no supervisada denominadas k-means y Fuzzy c-means. Se determinó que la clasificación mediante k-means sobre el espacio L*a*b*, para imágenes RGB y sobre el índice SAVI en las imágenes RGIR, son las técnicas más adecuadas. En cuanto a la identificación por forma, ésta resultó aplicable sólo en condiciones muy particulares.