 |
|
Boletín N˚ 95 –
Junio 2010
|
|
|
|
Sistema
de clasificación automática usando la taxonómica de granos de polen de
plantas melíferas tropicales aplicando técnicas de procesado digital de
imágenes
M. Sc. Jorge Arroyo Hernández
Escuela
de Matemáticas, Universidad Nacional
jarroy@una.ac.cr
|
|
|
|
Resumen
El
proyecto se orienta al desarrollo de un sistema informático que permita el
reconocimiento y clasificación taxonómica de granos de polen de plantas
melíferas tropicales aplicando técnicas de procesado de imágenes digitales.
Es un proyecto multidisciplinario en el que se encuentra involucrado
académicos e investigadores de la Escuela de Matemáticas y el Centro de
Investigaciones Apícolas Tropicales de la Universidad Nacional (CINAT) y La
Universidad Las Palmas de Gran Canaria, España.
A
través de la implementación de este proyecto, se pretende pasar de un
paradigma cualitativo a uno cuantitativo empleando distintas herramientas
matemáticas e inteligencia artificial de forma que se pueda agilizar el
proceso de reconocimiento y clasificación
de los granos de polen.
El
proyecto se enmarca en dos fases principales: el pre procesado de imágenes
digitales para el realce de sus características y eliminación de ruido. La
segunda fase es aplicar técnicas de procesado digital de imágenes para
determinar los parámetros discriminantes y la generación de procesos
automáticos de clasificación de los granos de polen.
Con
los resultados del proyecto se busca beneficiar en primera instancia a
instituciones, gremios, comunidades de investigadores, palinólogos y
apicultores. También permitirá fortalecer áreas en matemática aplicada y el
uso de tecnologías aplicadas en la Universidad Nacional.
|
|
|
|
|
Polen y su
importancia
Las
plantas han sufrido un complejo proceso de evolución que les ha asegurado su
supervivencia. En este transcurso han desarrollado una gran variedad de
formas y métodos que se apoyan en un alto porcentaje en la polinización.
Su
estudio ha permitido desarrollar investigaciones en diversos campos como en
la paleontología y la medicina. Éste último se destaca en aspectos de
prevención y curación de alergias, infecciones respiratorias, la memoria
y problemas de próstata según la
revista Pronat (2008). La botánica le ha dado un lugar muy importante a ésta
área, que ha denominado Palinología,
la cual es una ciencia que se
enfoca al análisis de la morfología externa de los granos de polen, y por
ende, en el estudio de los patrones estructurales de la exina y sus distintas
variaciones en las simetrías, aberturas, contornos, formas, rasgos más
importantes y tamaño. Ésta caracterización ha permitido generar sistemas de clasificación
o taxonomías a distintos niveles: familia, géneros y especie.
Sin
embargo en la práctica, su clasificación está sujeta a la determinación de
las características de los granos observados en el microscopio y depende de
la experiencia principalmente de especialistas botánicos, con ayuda de libros
de referencia y catálogos de imágenes digitales.
Planteamiento, justificación e importancia
del proyecto
El
método para la clasificación actual de granos de polen es un proceso cualitativo,
por observación y discriminación de características. A pesar de su
efectividad, es lento y se invierte gran cantidad de tiempo y recursos lo
cual limita los procesos de investigación pues éstos depende en gran medida
del experto. Por tanto, automatizar este proceso de forma segura y precisa
agilizará el reconocimiento, la identificación y potenciará la investigación
en esta área.
Al
mismo tiempo, al ser un proyecto multidisciplinario permitirá una serie de
beneficios.
Para
el CINAT, la importancia de una base de datos digital y un sistema de
digitalización de datos de los granos de polen permitiría apoyar otras áreas
de investigación como la apicultura, la arqueología y las ciencias médicas.
Se
fomenta el rescate del valor real de las abejas en servicios de polinización
para la producción de alimentos derivados de la miel. La identificación de
granos de polen oportuna permitiría potenciar la producción de mejores mieles
y sus derivados, fomentar una proyección económica para apicultores y una certificación
que brindaría la posibilidad de competir con mercados internacionales.
Asimismo,
ayudaría a determinar la dieta de las abejas en forma precisa rastreando los
tipos de polen que les queda incorporado en su cuerpo al visitar las flores
de las que se alimentan más frecuentemente. Ésta última información es de
gran importancia pues permitirá ayudar y agilizar futuras investigaciones de
las relaciones entre esta dieta y la calidad de las mieles producidas.
Finalmente,
para la comunidad de matemáticos aplicados e informáticos, establecer y
consolidar una línea de investigación que permita avanzar el procesado de
señales digitales aplicables a distintas
áreas biológicas.
|
|
|
Objetivo general
Desarrollar
un sistema de clasificación automática usando la taxonómica de granos de
polen de plantas melíferas tropicales aplicando técnicas de procesado digital
de imágenes.
Objetivos específicos
·
Determinar las familias,
especies y géneros de granos de polen más importantes para la alimentación de
las abejas.
·
Aplicar los filtros a las
imágenes obtenidas de los granos de polen para evidenciar y realzar las
características más importantes.
·
Determinar los parámetros
cuantificadores que permitan la
identificación de los granos de polen.
·
Generar un sistema de
clasificación automática para granos de polen en imágenes digitales.
Grupo meta
El
proyecto va dirigido a distintos grupos de personas afines al campo de la
matemática aplicada, la computación, a los botánicos palinólogos, apicultores
e investigadores afines a ésta área.
|
|
|
|
En primera instancia, se busca que el
proyecto permita a instituciones, gremios, comunidades y grupos organizados
beneficiarse, directa o indirectamente,
con sus resultados.
Para la comunidad de matemáticos
aplicados e informáticos, establecer y consolidar una línea de investigación
que permita avanzar el procesado de señales digitales aplicables a distintas
áreas.
|
 Figura N °
1
Proceso de extracción
del borde del grano de Polen.
a. Foto de
grano de Polen. b. Extracción del grano.
c. Extracción del
borde del grano de Polen.
|
|
|
|
|
A
los biólogos dedicados al campo de la palinología y ramas afines, permitirá
sistematizar colecciones de referencia y herramientas para poder determinar
de forma automática la taxonomía de los granos de polen y así economizar
recursos y tiempo. Además, la obtención de información segura y precisa de
granos de polen, y de una sistematización digital de las claves e indicadores
complementaria a los ya existentes.
A
los apicultores, los resultados del proyecto les permitirá identificar las
características de los granos de polen según su región para mejorar la
calidad de las plantas aledañas a sus colmenas, en consecuencia, la calidad
de la miel resultante producida por las diferentes regiones pioneras en la
producción de miel. Finalmente, a futuro establecer los parámetros de calidad
para competir como productos de distinción internacional.
|
|
|
Metodología
Para alcanzar los objetivos propuestos para este proyecto se
plantean las siguientes estrategias metodológicas:
·
Búsqueda información de recientes investigaciones sobre el estado del
arte actual en la detección y reconocimiento de los granos de polen.
·
Creación de una base de datos de imágenes digitales de los granos de
polen más importantes en Costa Rica.
·
Desarrollo de un sistema de detección y realce de características de
los granos de polen. Se detallan las actividades metodológicas para este
proceso:
·
Realce de las características de las granos
·
Binarización de las imágenes
·
Aplicación de operaciones morfológicas: dilatación y erosión.
·
Detección de bordes
·
Detección del grano de polen.
|
|
|
|
·
Desarrollo de un sistema de parámetros de clasificación o normas a
partir de las indicadores observadas. Cada imagen pre-procesada se codifica
sus características más importantes a nivel cuantitativo para generar
parámetros descriptivos de acuerdo a cada familia de granos de polen en
estudio. Se establece los siguientes pasos metodológicos:
·
Listado de parámetros.
·
Programación de parámetros.
·
Creación de un archivo con la matriz de datos de todas las imágenes.
·
Para la experimentación y formulación de resultados se trabajará con
dos grupos de muestras: de entrenamiento y de control. El grupo de
entrenamiento permitirá generar resultados que posteriormente deben de
comprobarse con el grupo de control. Los resultados deben de ser confirmados
estadísticamente y deben de ser significativos para su aprobación. Para la
implementación se utilizará un sistema de clasificación de redes neuronales
artificiales.
·
Retroalimentación con
el botánico experto para contrastar la información obtenida. La idea es
mejorar el método con el experto y mejorar los parámetros aplicados
inicialmente hasta mejorar los resultados.
Bibliografía
·
González, R. Woods, R. Eddins, S. (2003) Digital image
processing using Matlab. Editorial Pearson.
·
Veelenturf, L.
(1995) Analysis and Application of Artificial Neuronal Networks. Editorial
Pretince Hall.
·
Martínez, E.,
Cuadriello, J., Tellez, O. Ramírez, E. Sosa, M. Melchor, J. (1993) Atlas de
las plantas y el polen utilizados por las cinco especies principales
de abejas productoras de miel en la región del Tacaná, Chiapas, México”,
Universidad Autónoma de México. Instituto de Geología. México.
·
PRAM 1990-2000 para el desarrollo de una
apicultura sostenible en Costa Rica y Centroamérica. Universidad Nacional,
Universities Utrecht.
·
Proctor M, Yeo
Meter and A. Lack. The Natural History of Pollination. Timber Press
Oregon. USA. 479 pp.
·
Revista virtual Pronat. 2008. Nutrición deportiva
En Internet:
http://www.pronat.com.mx/Temas/polen_prostata.htm
|
|
|
|
 |
|
 |
 |
 |
 |
|
