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dc.contributor.advisorJuárez Maldonado, Antonio
dc.contributor.authorDíaz Quintero, Carlos
dc.contributor.otherDe Alba Romenus, Karim
dc.contributor.otherMorales Gracía, Rodrigo
dc.date2018
dc.date.accessioned2019-05-22T16:42:14Z
dc.date.available2019-05-22T16:42:14Z
dc.date.issued2018-12-07
dc.identifier.citation(UAAAN-DIV. AGRONOMÍA-AGROBIOLOGÍA-LICENCIATURA)
dc.identifier.urihttp://repositorio.uaaan.mx:8080/xmlui/handle/123456789/45730
dc.descriptionIdentificación de los daños ocasionados por Mildiú (Pseudoperonospora cubensis L) en hojas de pepino (Cucumis sativus L) mediante la fragmentación de imágenes digitales
dc.description.abstractLa presente investigación se realizó con la finalidad de generar un programa usando MATLAB® para segmentar imágenes digitales de hojas de pepino con daño ocasionado por Pseudoperonospora cubensis L y así determinar las áreas afectadas en las mismas y además de conocer los valores del sistema HSV en color amarillo que permitieron obtener una imagen segmentada para posteriormente calcular el porcentaje de afectación por hoja. Los resultados obtenidos muestran que los valores del umbral en amarillo para Hue en el modelo de color HSV van de 40 a 60 y el mayor porcentaje de afectación obtenido es de 36.1496%. Los resultados del umbral para Hue en color amarillo se obtuvieron mediante el análisis de 30 imágenes que fueron obtenidas mediante toma directa de fotografía a plantas infestadas con Mildiú donde se comprobara que se tuvo la presencia del hongo que ocasiona la enfermedad conocida como Mildiú, los resultados fueron comprobados en 70 imágenes más dando así un total de 100 imágenes que fueron utilizadas para la segmentación utilizando modelos de color RGB que fueron transformados a HSV para así conocer los valores encontrados. Los resultados fueron comprobados al segmentar 20 imágenes más que presentaban la enfermedad conocida como cenicilla la cual es ocasionada por el hongo Sphaerotheca fuliginea Schlechtend.:Fr, Pollaci y también se usaron 20 imágenes que no presentaban ninguna enfermedad evidente ni daños de tipo mecánico o deficiencias nutricionales que fueron obtenidas por el mismo medio y cuyos resultados arrojaron valores menores al 1% de presencia de pixeles con esta característica, se asume que se debió a la calidad de la imagen, la resolución de la cámara o daños propios a tejidos necróticos en el caso de presencia de S. fuliginea. De esta manera se concluyó que el uso del programa MATLAB® para la segmentación mediante umbralización de imágenes digitales en modelos de color RGB convertidos a RGB muestra la presencia de Mildiu en cultivos de pepino y sirve para obtener datos de la superficie del limbo afectada por Mildiú. De esta manera se presenta la metodología empleada para la programación usando MATLAB® que permita la segmentación para estos fines
dc.formatPDF
dc.languageEspañol
dc.publisherUniversidad Autónoma Agraria Antonio Narro
dc.rightsAcceso Abierto
dc.rights.uriCC BY-NC-ND - Atribución-NoComercial-SinDerivadas
dc.subjectCIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA
dc.subject.otherEnfermedades en plantas
dc.subject.otherPepino
dc.subject.otherSegmentación de imágenes digitales
dc.subject.otherMildiú
dc.titleAnálisis de daños ocasionados por Mildiú (Pseudoperonospora cubensis L) en pepino (Cucumis sativus L) mediante segmentación de imágenes digitales
dc.typeTesis de licenciatura
dc.type.versionVersión publicada
dc.audienceEstudiantes
dc.audienceInvestigadores
dc.publisher.placeSaltillo, Coahuila, México
dc.type.thesisDigital


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