2026-05-28T17:50:36Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/167822026-02-03T12:29:20Zcom_10630_2254col_10630_37959
RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
author
Chávez de la O, Francisco
author
Rodríguez Puerta, Borja
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Rodríguez Díaz, Francisco Javier
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Luque-Baena, Rafael Marcos
2018-11-05T10:21:31Z
2018-11-05T10:21:31Z
2018-11-05
https://hdl.handle.net/10630/16782
En la actualidad, España ocupa el séptimo puesto como productor de ciruelas a nivel mundial y el tercero a nivel europeo según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. La importancia que tiene el cultivo de esta fruta en nuestro paı́s es evidente, siendo mayor en Comunidades Autónomas como la Extremeña, que centran su actividad económica en el sector primario. Lo que debe diferenciar una producción es su calidad, pero la calidad de los frutos tradicionalmente se hace en base a la experiencia de los agricultores y técnicos, basándose únicamente en su percepción visual. Esto puede generar errores en la determinación de la fecha óptima de recolección. En este trabajo se propone un método novedoso basado en el análisis de imágenes hiperespectrales de los frutos del ciruelo japonés que, mediante técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning) y utilizando para ello redes neuronales convolucionales, se obtienen eficaces clasificadores de los frutos por su variedad y su fecha de maduración. Los resultados presentados en este trabajo permiten afirmar que es posible dotar a los agricultores y técnicos agrı́colas de herramientas que les ayuden a la correcta toma de decisón en relación a la fecha de maduración de sus frutos, para poder obtener productos de mayor calidad y ser más competitivos en el sector.
spa
Inteligencia artificial
Detección de variedad y estado de maduración del ciruelo japonés utilizando imégenes hiperespectrales y aprendizaje profundo
conference output
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