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Validación de un algoritmo de procesamiento de imágenes Red Green Blue (RGB), para la estimación de proteína cruda en gramíneas vs la tecnología de espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS)

机译:验证红色绿色蓝色图像处理算法(RGB),用于Gramínas的原始蛋白质估计,VS近红外光谱技术(NIRS)

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摘要

El presente trabajo estuvo orientado a evaluar la precisión del algoritmo de análisis de imágenes Red, Green, Blue (RGB), incluido en el software TaurusWebs ?, que permite calcular el porcentaje de proteína cruda de la materia seca (%PC) de las gramíneas a partir de imágenes de las praderas tomadas por un dron acoplado con cámaras RGB. Se compararon las mediciones del %PC calculadas por el algoritmo frente a un referente, Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS), del laboratorio de Corpoica (Agrosavia), calibrado para gramíneas. Se tomaron 42 muestras para NIRS, 18 de gramíneas de trópico alto en Cundinamarca: kikuyo, Pennisetum clandestinum; falsa poa, Holcus lanatus; pasto brasilero, Phalaris arundinacea y 24 de trópico bajo en Tolima, Colombia: pangola, Digitaria decumbens; pará, Brachiaria mutica; bermuda, Cynodon dactylon y colosuana, Bothriochloa pertusa. Los resultados del NIRS se compararon contra las evaluaciones hechas con el algoritmo de las imágenes de las gramíneas provenientes del mismo potrero donde se tomaron las muestras. Los resultados fueron comparados usando las pruebas no paramétricas de correlación de Kendall, rho=0.83 y de Kruskal Wallis. No se encontraron diferencias entre el resultado del %PC de las gramíneas medida por NIRS vs el %PC medida por el algoritmo de análisis de imágenes RGB. En conclusión, la información generada con el algoritmo se puede utilizar para trabajos de análisis del %PC en gramíneas.
机译:目前的工作旨在评估网络分析算法,绿色,蓝色(RGB)的精度,包括在达雷鲁斯韦斯软件中的α,允许计算来自图像的图像的干物质(%PC)的原始蛋白质百分比由德国拍的草甸附有RGB相机。比较了由算法在面对基准,近红外反射光谱(NIRS),Corpoica实验室(Agrosvia)的算法中计算的%PC的测量值,用于草地校准。为NIRS,18位高热带禾本科(Cundinamarca)拍摄了42种样品:Kikuyo,Pennisetum Clandestinum;假poa,holcus lanatus;巴西牧场,Falaris arundinacea和24位热带低在哥伦比亚,哥伦比亚:Pangola,Digitaria Decumbens; Pará,Muta Brachiaria;百慕大,Cynodon Dactylon和Colosuana,Bothriocloa Pertusa。将NIRS的结果与采用样品的同一疗程的草图像算法进行比较。使用Kendall的非参数相关测试进行比较结果,RHO = 0.83和Kruskal Wallis。通过RGB图像分析算法测量的NIRS与PC测量的草的%PC的结果之间没有发现差异。总之,用算法产生的信息可用于在草地中%PC的分析工作。

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