Micorrizas arbusculares y las técnicas de visión artificial para su identificación

Palabras clave: Clasificación morfométrica, descontaminación de suelos, hongos formadores de micorrizas arbusculares, sistema de identificación automática, visión artificial, visión artificial

Resumen

El objetivo de este artículo fue analizar las principales técnicas y estrategias de visión artificial utilizadas en sistemas diseñados para la identificación automática de hongos formadores de micorrizas arbusculares, abordando aspectos generales de las micorrizas y su clasificación taxonómica. Las micorrizas son asociaciones simbióticas entre las raíces de las plantas y determinados grupos de hongos, se caracterizan por generar grandes beneficios al suelo circundante, a las plantas y a los procesos productivos derivados. El trabajo se desarrolló con una metodología de recolección de información especializada a partir de criterios de búsqueda específicos, seleccionando publicaciones relevantes, en un rango de tiempo entre el año 2014 y 2021, en las bases de datos de Scopus, Scielo, Dialnet y Google Académico. Los resultados del estudio revelaron que la morfología matemática difusa es una técnica importante en la segmentación de las esporas de hongos y, en general, los estudios desarrollados se basan en una identificación binaria de las esporas, donde la transformada de Hough y las redes neuronales artificiales son las técnicas combinadas que reportan mejores resultados. El presente estudio permitió concluir que es posible auxiliar el proceso de identificación de hongos formadores de micorrizas arbusculares a partir de técnicas de visión artificial, y contribuye indicando un vacío de información respecto de sistemas de clasificación no binaria, los cuales son importantes y se deben tener en cuenta para apoyar procesos de clasificación avanzados, de acuerdo con la cantidad de familias y géneros reportados en la literatura.

Biografía del autor/a

Jimilgton Enrique Soto Sogamoso* , Universidad de la Amazonia, Colombia

Universidad de la Amazonia, Florencia-Colombia, ji.soto@udla.edu.co

Jesús Emilio Pinto Lopera, Universidad de la Amazonia, Colombia

Universidad de la Amazonia, Florencia-Colombia, jes.pinto@udla.edu.co

Edwin Eduardo Millán Rojas, Universidad de la Amazonia, Colombia

Universidad de la Amazonia, Florencia-Colombia, e.millan@udla.edu.co

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Cómo citar
[1]
J. E. . Soto Sogamoso, J. E. Pinto Lopera, y E. E. Millán Rojas, «Micorrizas arbusculares y las técnicas de visión artificial para su identificación», TecnoL., vol. 25, n.º 54, p. e2348, ago. 2022.

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Publicado
2022-08-12
Sección
Artículos de revisión
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