Manizales, dic. 13 de 2013 - Agencia de Noticias UN – En la U.N. se trabaja en el desarrollo de un modelo automatizado que beneficia al sector cafetero en términos de rapidez, cobertura y alcance en el monitoreo masivo de los cafetales.

El ingeniero Óscar Gonzalo Castillo Romero, vinculado al grupo de investigación PCM Computational Applications de la Universidad Nacional de Colombia en Manizales, adelanta el estudio y análisis de firmas espectrales para el café, el cual permite clasificar y caracterizar los cultivos.

El objetivo es la identificación de patrones de comportamiento asociados a la producción (densidad, edad, estrés, estado nutricional, pronósticos de cosecha, enfermedades, entre otras), en grandes extensiones de terreno que pueden ir desde una finca hasta una nación o un continente, dependiendo de la escala y precisión del trabajo.

Un símil de este proceso sería que mediante la toma de la huella digital, además de identificar a una persona, también se pueda conocer su estado de salud y sus características físicas, pero en este caso aplicado a la vegetación.

“Para efectuar el análisis, primero se adquiere una imagen satelital (comercial o de libre acceso), donde el conjunto de bandas de la imagen contiene las huellas o firmas espectrales, píxel por píxel, de la zona a estudiar.

Posteriormente, mediante un espectroradiómetro de campo (dispositivo que captura la distribución de la luz reflejada de un objeto en diversas longitudes de onda), en el terreno se toman puntos de control que brindan, tanto información cualitativa como cuantitativa, a partir de la cantidad de energía que refleja la cobertura vegetal presente”, indicó el ingeniero Castillo.

Estos datos se ingresan a un software especializado que contiene registros de espectros de diversas especies vegetales y que puede reconocer gran cantidad de patrones de energía, los cuales se compilan en un repositorio llamado biblioteca de firmas espectrales.

“Mediante modelos matemáticos y estadísticos, se correlacionan e identifican dichos espectros de energía definiendo a qué regiones de la imagen corresponden, así el programa discrimina coberturas vegetales y características de cada una”, explicó el investigador.

Si algún espectro de la biblioteca no coincide con la imagen satelital, el software notifica al experto para que intente reconstruir la huella a partir de los datos de la imagen y el conocimiento de las condiciones en campo.

“Adicionalmente, gracias a las técnicas implementadas de topología matemática, el software puede extraer características de espacios y formas del terreno invariantes a la dimensión, es decir, aunque la imagen analizada sea en 2D, se preservan las características en superficies 3D”, señaló Castillo Romero.

La investigación, que da continuidad a los resultados de sus estudios en la Maestría en Matemática Aplicada de la U.N. en Manizales y a su trabajo en el Centro Nacional de Investigaciones de Café (CENICAFÉ), se realizó con plantaciones de café, pero también puede aplicarse a cualquier tipo de vegetación y a imágenes biomédicas, incluso Yoseline Betzaida Ángel López, investigadora de la Facultad de Agronomía de la U.N en Bogotá, aplicó esta técnica en el estudio del cultivo de coca.

(Por:Fin/AMEJ/CAPG/AC)