Plataforma multisensorial de fenotipado 4D en arroz
Date
2021-06-30Authors
GARCIA RINCON, MANUEL FELIPEDirectors
Méndez chaves, DiegoColorado Montaño, Julián David
Méndez chaves, Diego
Colorado Montaño, Julián David
Publisher
Pontificia Universidad Javeriana
Faculty
Facultad de Ingeniería
Program
Maestría en Ingeniería Electrónica
Obtained title
Magíster en Ingeniería Electrónica
Type
Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
COAR
Tesis de maestríaShare this record
Citación
Metadata
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English Title
Multisensory 4D phenotyping platform in riceResumen
La agricultura tiene la necesidad de producir cultivos de alto rendimiento, los cuales deben adaptarse al cambio climático y a las diferentes plagas que los atacan en su producción. Para esto, la fenómica ofrece un conjunto de nuevas tecnologías que aceleran el progreso en la comprensión de las características resultantes entre la interacción de genes y condiciones ambientales que rodean a los cultivos, y de esta manera, poder realizar un mejoramiento del mismo. En la fenómica hay dos actores principales necesarios para lograr dicho mejoramiento, uno de ellos es el genotipado y el otro el fenotipado. Dentro del fenotipado, la morfología de las plantas es uno de los tipos más importantes de rasgos a medir, ya que proporciona una forma factible de evaluar el crecimiento, la fisiolog ía, el estrés, el rendimiento y cada desarrollo en la planta. Además, es fundamental para mejorar la caracterización, selección y discriminación de las mismas. Es por eso, que en este proyecto, mediante la fusión sensorial de un LiDAR y una cámara multiespectral, se diseñó e implementó una plataforma de fenotipado que permite extraer y visualizar diferentes caracter ́ısticas morfolo ́gicas de plantas mediante un modelo tridimensional. Para evaluar los resultados obtenidos se realizaron pruebas con dos tipos de plantas que contaban con diferente estructuras en su follaje, donde se evaluó la fidelidad de la reconstrucción 3D y las características morfológicas obtenidas. De lo anterior se encontró que la fusión de información proveniente de sensores 3D y 2D permite generar modelos 4D, que pueden ayudar a la extracción y el entendimiento de características morfológicas en plantas.
Abstract
Agriculture has the need to produce high-yielding crops, which must adapt to climate change and to the different pests that attack them in their production. For this, phenomics offers a set of new technologies that accelerate progress in understanding the characteristics resulting from the interaction between genes and environmental conditions surrounding crops, and in this way, to be able to improve them. In phenomics there are two main actors necessary to achieve such improvement, one of them is genotyping and the other is phenotyping.Within phenotyping, plant morphology is one of the most important types of traits to mea- sure, as it provides a feasible way to evaluate growth, physiology, stress, yield and every development in the plant. In addition, it is critical for improving plant characterization, selection and discrimination.Therefore, in this project, through the sensory fusion of a LiDAR and a multispectral camera, a phenotyping platform was designed and implemented to extract and visualize different morphological characteristics of plants through a three-dimensional model.To evaluate the results obtained, tests were carried out with two types of plants with dif- ferent foliage structures, where the fidelity of the 3D reconstruction and the morphological characteristics obtained were evaluated.From the above, it was found that the fusion of information from 3D and 2D sensors allows the generation of 4D models, which can help in the extraction and understanding of morpho- logical characteristics in plants.
Themes
Maestría en ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicasTecnología agrícola
Redes de sensores
Fenotipos
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