21630/PDC/21

Automatización del proceso de identificación y medida de raíces en imágenes de perfiles de suelo mediante técnicas de Machine Learning

En el ámbito que nos ocupa, los doctores Botía, Romero y Navarro, integrantes del equipo que presenta esta solicitud, han abordado en los últimos años el estudio de uno de los aspectos más relevantes del comportamiento de los cultivos: el sistema radicular.

Estos aspectos, tan difíciles de abordar en condiciones de campo, son muy útiles a la hora de valorar, por ejemplo, el comportamiento de los portainjertos en condiciones de déficit hídrico o el efecto de las micorrizas sobre los cultivos para incrementar la sostenibilidad de los mismos, permitiendo ahondar en los mecanismos adaptativos que ponen de manifiesto los cultivos en respuesta a diversas condiciones adversas (sequía, altas temperaturas, salinidad, etc.), complementando los conocimientos hasta ahora disponibles de la respuesta fisiológica de los cultivos.

La idea surgida y desarrollada por el Equipo de Riego y Fisiología del Estrés del IMIDA nace de la necesidad de optimizar el proceso de identificación y medición del sistema radicular en imágenes obtenidas directamente del subsuelo.

Esto ha sido posible gracias a la experiencia con minirhizotrones de este equipo de investigación y en especial del doctor Botía, que es quién presenta esta propuesta, y al gran banco de datos de imágenes con raíces analizadas que tiene disponibles fruto de ensayos realizados a lo largo de los años en cultivos tan diferentes como los cítricos y la vid.

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