Clasificación de aguacate Hass (persea americana mill) en términos de su madurez por medio de imágenes hiperespectrales

Palabras clave: Imágenes hiperespectrales, Aguacate Hass, análisis de componentes principales, madurez, índices de vegetación, post-cosecha de aguacate

Resumen

El uso de metodologías no invasivas y de bajo costo permiten el seguimiento de la madurez y calidad de los frutos, sin afectar el producto bajo estudio. En particular, el aguacate Hass es de alta importancia para el sector agrícola en Colombia, ya que se está impulsando fuertemente su exportación, generando una expansión del terreno cultivado con este fruto. Por consiguiente, en este artículo se estudia y analiza el estado de madurez del aguacate Hass, a través de un sistema de captura de imágenes hiperespectrales no-invasivo, utilizando técnicas de análisis de componentes principales (PCA), realizando seguimiento por medio del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), el índice de vegetación de relación  (RVI) y el índice de reflectancia fotoquímica (PRI) e índices de colorimetría en el espacio de color CIE L*a*b* y el índice de verdor triangular (TGI). En particular, en este trabajo se realizó un análisis cuantitativo del proceso de maduración con una población de 7 aguacates a lo largo de 10 días, los cuales fueron clasificados a través de tres categorías: verdes, próximos a madurar y maduros. Los resultados obtenidos muestran que es posible caracterizar los aguacates por medio de imágenes hiperespectrales, utilizando un sistema de adquisición no invasivo. Con este análisis se espera poder clasificar una producción de aguacates en cualquier día de la post-cosecha.

Biografía del autor/a

Jhon Pinto, *, Universidad Industrial de Santander, Colombia

System Engineer, Department of Computer Science, Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga -Colombia, jpintobarrera@gmail.com
*Autor de correspondencia

Hoover Rueda-Chacón, Universidad Industrial de Santander, Colombia

Ph.D. in Electrical and Computer Engineering, Department of Computer Science, Universidad Industrial de Santander, hfarueda@gmail.com

Henry Arguello, Universidad Industrial de Santander, Colombia

Ph.D. in Electrical and Computer Engineering, Department of Computer Science, Universidad Industrial de Santander, henarfu@uis.edu.co

Cómo citar
[1]
J. Pinto, H. Rueda-Chacón, y H. Arguello, «Clasificación de aguacate Hass (persea americana mill) en términos de su madurez por medio de imágenes hiperespectrales», TecnoL., vol. 22, n.º 45, pp. 109–128, may 2019.

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Publicado
2019-05-15
Sección
Artículos de investigación