{"id":4223,"date":"2023-03-31T14:27:35","date_gmt":"2023-03-31T21:27:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.goodfruit.com\/es\/?p=4223"},"modified":"2023-03-31T14:27:38","modified_gmt":"2023-03-31T21:27:38","slug":"imagenes-rapidas-para-el-recuento-de-racimos-de-uva","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/goodfruit.com\/es\/imagenes-rapidas-para-el-recuento-de-racimos-de-uva\/","title":{"rendered":"Im\u00e1genes r\u00e1pidas para el recuento de racimos de uva"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-style-default\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"1000\" height=\"572\" src=\"https:\/\/www.goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image.jpeg\" alt=\"Como se ve en esta imagen, los investigadores de Cornell colocan un tel\u00e9fono inteligente en un veh\u00edculo todoterreno y lo mueven de noche por las hileras de vi\u00f1edos. La c\u00e1mara del tel\u00e9fono inteligente graba un v\u00eddeo y una aplicaci\u00f3n lo utiliza para contar los racimos. Los resultados obtenidos hasta ahora muestran que este m\u00e9todo de estimaci\u00f3n de la carga frutal es m\u00e1s preciso y menos costoso que los m\u00e9todos m\u00e1s tradicionales. (Cortes\u00eda de la Universidad de Cornell)\" class=\"wp-image-4224\" srcset=\"https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image.jpeg 1000w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-300x172.jpeg 300w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-768x439.jpeg 768w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-200x114.jpeg 200w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-400x229.jpeg 400w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-600x343.jpeg 600w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-800x458.jpeg 800w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Como se ve en esta imagen, los investigadores de Cornell colocan un tel\u00e9fono inteligente en un veh\u00edculo todoterreno y lo mueven de noche por las hileras de vi\u00f1edos. La c\u00e1mara del tel\u00e9fono inteligente graba un v\u00eddeo y una aplicaci\u00f3n lo utiliza para contar los racimos. Los resultados obtenidos hasta ahora muestran que este m\u00e9todo de estimaci\u00f3n de la carga frutal es m\u00e1s preciso y menos costoso que los m\u00e9todos m\u00e1s tradicionales. <b>(Cortes\u00eda de la Universidad de Cornell)<\/b><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\t\t\t<div class=\"related-vertical  alignright\">\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<!--<h3 class=\"--title\"><\/h3>-->\r\n\t\t\t\t\t<strong class=\"related-vertical--title\">Este art\u00edculo apareci\u00f3 originalmente en la edici\u00f3n del agosto de 2021 de la revista Good Fruit Grower:<\/strong>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t<ul class=\"related-vertical--links\">\r\n\t\t\t\t\t<li><a href=\"https:\/\/www.goodfruit.com\/quick-pics-for-grape-cluster-counts\/\" target=\"_blank\">Quick pics for grape cluster counts<\/a><\/li>\t\t\t\t<\/ul>\r\n\t\t\t<\/div>\r\n        \n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Calcular el rendimiento de un vi\u00f1edo no es f\u00e1cil. Se puede pagar a alguien para que cuente los racimos en una parte del vi\u00f1edo y, a continuaci\u00f3n, extrapolar esa cifra para dar cuenta de todas las vides. Pero ese m\u00e9todo manual es costoso, laborioso y notablemente inexacto. Puede utilizar uno de los muchos y sofisticados sistemas de c\u00e1maras de escaneo de vi\u00f1edos que ahora est\u00e1n disponibles, que toman im\u00e1genes de las uvas y las utilizan para estimar la carga frutal. Pero es una soluci\u00f3n costosa para un productor peque\u00f1o o mediano.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Lo que los viticultores dicen que quieren es un m\u00e9todo de estimaci\u00f3n de la cosecha que sea preciso, barato y f\u00e1cil de usar. Por ejemplo: acoplar un tel\u00e9fono inteligente a un tractor o a un veh\u00edculo todoterreno, recorrer una calle, grabar un video o fotografiar los racimos y que una aplicaci\u00f3n utilice esas im\u00e1genes para estimar los rendimientos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Investigadores de la Universidad de Cornell y de la Universidad Estatal de Washington han estudiado este enfoque en proyectos separados, y ambos han desarrollado aplicaciones para tel\u00e9fonos inteligentes que deber\u00edan estar disponibles en el mercado en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\t\t\t<div class=\"related-horizontal  alignright\">\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<!--<h2 class=\"--name\"><\/h2>-->\r\n\t\t\t\t\t<strong class=\"related-horizontal--name\">Relacionado:<\/strong>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"related-horizontal--posts\">\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"related-horizontal--post\">\r\n\t\t\t\t\t\t\t<a href=\"https:\/\/goodfruit.com\/es\/ver-el-futuro-de-la-tecnologia-de-estimacion-de-cosechas\/\" target=\"_blank\">\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"300\" height=\"203\" src=\"https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/12\/CropEstimator003rc-1-300x203.jpg\" class=\"related-horizontal--image wp-post-image\" alt=\"Will Beightol, propietario de Collab Wine Co., dirige el equipo Flash \u2014un estimador de cosecha \u00f3ptico desarrollado por la Universidad Carnegie Mellon\u2014 en junio en Phinny Hill Vineyards en Alderdale, Washington. (Ross Courtney\/Good Fruit Grower)\" srcset=\"https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/12\/CropEstimator003rc-1-300x203.jpg 300w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/12\/CropEstimator003rc-1-768x519.jpg 768w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/12\/CropEstimator003rc-1-200x135.jpg 200w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/12\/CropEstimator003rc-1-400x270.jpg 400w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/12\/CropEstimator003rc-1-600x406.jpg 600w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/12\/CropEstimator003rc-1-800x541.jpg 800w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2020\/12\/CropEstimator003rc-1.jpg 1000w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t<span class=\"related-horizontal--title\">Ver el futuro de la tecnolog\u00eda de estimaci\u00f3n de cosechas<\/span>\r\n\t\t\t\t\t\t\t<\/a>\r\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\r\n\t\t\t<\/div>\r\n        \n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La necesidad de estimar el rendimiento con precisi\u00f3n es crucial. Despu\u00e9s de una sequ\u00eda en 2016, por ejemplo, algunos productores de uva de Nueva York recogieron una cosecha que era un 30&nbsp;% mayor que sus estimaciones originales. Les cost\u00f3 encontrar un hogar para toda esa fruta inesperada, se\u00f1al\u00f3 la profesora de ciencias de las plantas de Cornell Justine Vanden Heuvel.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mayor\u00eda de las estimaciones de cosecha se basan en un muestreo manual limitado, y las estimaciones pueden variar mucho, inform\u00f3 la profesora de ingenier\u00eda de Cornell Kirstin Petersen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las nuevas tecnolog\u00edas de visi\u00f3n por computadora pueden estimar los rendimientos con mayor precisi\u00f3n, y las aplicaciones y las c\u00e1maras de los tel\u00e9fono inteligentes pueden poner estas tecnolog\u00edas al alcance de los peque\u00f1os y medianos productores. Hoy en d\u00eda, los tel\u00e9fonos inteligentes son \u201cincre\u00edblemente eficaces\u201d, con buenas c\u00e1maras, alta velocidad de procesamiento y amplio espacio de memoria, afirm\u00f3 Petersen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-style-default\"><img decoding=\"async\" width=\"799\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/www.goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-1-799x1024.jpeg\" alt=\"En los ensayos de Cornell, se cuelgan luces del veh\u00edculo todo terreno para iluminar las hileras de vi\u00f1edos. El tel\u00e9fono inteligente se coloca en un soporte llamado card\u00e1n que se sujeta a un tr\u00edpode delante del asiento del pasajero. El equipo de Cornell realiza pruebas nocturnas para que la c\u00e1mara pueda filtrar mejor los objetos de fondo. (Cortes\u00eda de Jonathan Jaramillo\/Universidad de Cornell)\" class=\"wp-image-4225\" srcset=\"https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-1-799x1024.jpeg 799w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-1-234x300.jpeg 234w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-1-768x985.jpeg 768w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-1-200x256.jpeg 200w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-1-400x513.jpeg 400w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-1-600x769.jpeg 600w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-1-800x1026.jpeg 800w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-1.jpeg 1000w\" sizes=\"(max-width: 799px) 100vw, 799px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">En los ensayos de Cornell, se cuelgan luces del veh\u00edculo todo terreno para iluminar las hileras de vi\u00f1edos. El tel\u00e9fono inteligente se coloca en un soporte llamado card\u00e1n que se sujeta a un tr\u00edpode delante del asiento del pasajero. El equipo de Cornell realiza pruebas nocturnas para que la c\u00e1mara pueda filtrar mejor los objetos de fondo. <b>(Cortes\u00eda de Jonathan Jaramillo\/Universidad de Cornell)<\/b><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vanden Heuvel y Petersen unieron sus fuerzas hace unos a\u00f1os para estudiar la estimaci\u00f3n de la cosecha mediante un tel\u00e9fono inteligente y una aplicaci\u00f3n. Recibieron ayuda financiera de la Fundaci\u00f3n Nacional de Ciencias, el Instituto Nacional de Alimentaci\u00f3n y Agricultura del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos y el Instituto de Agricultura Digital de Cornell. Uno de los estudiantes de doctorado de Petersen, Jonathan Jaramillo, dirigi\u00f3 el dise\u00f1o de la tecnolog\u00eda.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Llevan a cabo pruebas en un vi\u00f1edo de Cornell formado con espalderas con un sistema de soporte vertical en Lansing, Nueva York. El equipo realiza las pruebas por la noche, cuando la falta de luz natural hace que la iluminaci\u00f3n sea m\u00e1s uniforme. El operador conduce por la calle de un vi\u00f1edo, iluminando las vides, mientras la c\u00e1mara graba los racimos. La grabaci\u00f3n se sube a un servidor que procesa los datos y proporciona una estimaci\u00f3n del n\u00famero de racimos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Petersen dijo que las grabaciones pueden hacerse durante el d\u00eda si es necesario, pero hay menos riesgo de cometer errores por la noche porque la c\u00e1mara puede filtrar m\u00e1s f\u00e1cilmente los objetos que enturbian el fondo.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-style-default\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"591\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/www.goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-2-591x1024.jpeg\" alt=\"Imagen de la vid captada mediante un tel\u00e9fono inteligente en las pruebas de Cornell. Los peque\u00f1os cuadrados blancos destacan la forma en que la c\u00e1mara cuenta los racimos. (Cortes\u00eda de Jonathan Jaramillo\/Universidad de Cornell)\" class=\"wp-image-4226\" srcset=\"https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-2-591x1024.jpeg 591w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-2-173x300.jpeg 173w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-2-768x1331.jpeg 768w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-2-200x347.jpeg 200w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-2-400x693.jpeg 400w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-2-600x1040.jpeg 600w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-2-800x1386.jpeg 800w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-2.jpeg 808w\" sizes=\"(max-width: 591px) 100vw, 591px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Imagen de la vid captada mediante un tel\u00e9fono inteligente en las pruebas de Cornell. Los peque\u00f1os cuadrados blancos destacan la forma en que la c\u00e1mara cuenta los racimos. <b>(Cortes\u00eda de Jonathan Jaramillo\/Universidad de Cornell)<\/b><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Seg\u00fan sus resultados, el m\u00e9todo del tel\u00e9fono inteligente logr\u00f3 un error medio de recuento de racimos del 4.9&nbsp;% en dos temporadas de cultivo y dos cultivares, en comparaci\u00f3n con el error medio de recuento de racimos del m\u00e9todo manual del 7.9&nbsp;% en el mismo conjunto de datos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Otra ventaja del m\u00e9todo del tel\u00e9fono inteligente es que puede utilizarse antes de la floraci\u00f3n, mientras el dosel est\u00e1 poco poblado, lo que mejora la visibilidad y proporciona estimaciones de rendimiento m\u00e1s tempranas que los m\u00e9todos tradicionales. Una vez pasada la floraci\u00f3n, algunos racimos pueden quedar ocultos debido a las hojas o los brotes m\u00e1s largos y son m\u00e1s dif\u00edciles de detectar a medida que avanza la temporada, explic\u00f3 Vanden Heuvel.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tras varias temporadas de ensayos, los investigadores de Cornell saben que disponen de una tecnolog\u00eda accesible capaz de realizar estimaciones precisas. Este verano probar\u00e1n su aplicaci\u00f3n sobre el terreno y esperan que est\u00e9 disponible en el mercado en el pr\u00f3ximo a\u00f1o, inform\u00f3 Vanden Heuvel.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con la financiaci\u00f3n del programa de investigaci\u00f3n sobre la uva y el vino de la Comisi\u00f3n del Vino del Estado de Washington, un equipo de investigadores dirigido por el profesor de la WSU Manoj Karkee tambi\u00e9n estudia la estimaci\u00f3n del rendimiento de los vi\u00f1edos mediante la c\u00e1mara de un tel\u00e9fono inteligente y una aplicaci\u00f3n en el noroeste del Pac\u00edfico.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-style-default\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"557\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/www.goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-3-557x1024.jpeg\" alt=\"Imagen de la planta de vid captada mediante un tel\u00e9fono inteligente en las pruebas de la Universidad Estatal de Washington (WSU). Los peque\u00f1os c\u00edrculos amarillos se\u00f1alan la forma en que la c\u00e1mara de la WSU cuenta los racimos. Los proyectos de la WSU y de Cornell son distintos, pero trabajan con el mismo objetivo. (Cortes\u00eda de Manoj Karkee\/Universidad Estatal de Washington)\" class=\"wp-image-4227\" srcset=\"https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-3-557x1024.jpeg 557w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-3-163x300.jpeg 163w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-3-200x368.jpeg 200w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-3-400x736.jpeg 400w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-3-600x1104.jpeg 600w, https:\/\/goodfruit.com\/es\/wp-content\/uploads\/sites\/2\/2023\/03\/image-3.jpeg 761w\" sizes=\"(max-width: 557px) 100vw, 557px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Imagen de la planta de vid captada mediante un tel\u00e9fono inteligente en las pruebas de la Universidad Estatal de Washington (WSU). Los peque\u00f1os c\u00edrculos amarillos se\u00f1alan la forma en que la c\u00e1mara de la WSU cuenta los racimos. Los proyectos de la WSU y de Cornell son distintos, pero trabajan con el mismo objetivo. <b>(Cortes\u00eda de Manoj Karkee\/Universidad Estatal de Washington)<\/b><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El equipo de Karkee ha recopilado datos de los vi\u00f1edos en el Centro de Investigaci\u00f3n y Extensi\u00f3n de Agricultura Irrigada de WSU en Prosser durante unos a\u00f1os y ha perfeccionado su propia aplicaci\u00f3n. Planean probarla pronto en huertos comerciales y esperan tener una versi\u00f3n inicial en manos de los viticultores en el pr\u00f3ximo a\u00f1o. Est\u00e1n estudiando otras posibles funciones que podr\u00edan proporcionar estimaciones a\u00fan m\u00e1s precisas, como la capacidad de contar bayas dentro de cada racimo y estimar el peso de los racimos a partir de im\u00e1genes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Karkee tambi\u00e9n quiere ampliar las funciones de la aplicaci\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 de la estimaci\u00f3n de la cosecha: para medir el impacto de las enfermedades en las hojas, por ejemplo, o detectar la etapa de retraso, una etapa fisiol\u00f3gica importante en el crecimiento de la uva, afirm\u00f3.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u2014<em>por Matt Milkovich<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>C\u00f3mo las aplicaciones para tel\u00e9fonos inteligentes y las c\u00e1maras pueden hacer un recuento preciso de los racimos de uvas.<\/p>\n","protected":false},"author":40,"featured_media":4229,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[40,133],"tags":[],"class_list":["post-4223","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uvas","category-tecnologia"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.3 - 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