Evaluación de severidad de antracnosis en frutos de mango usando proyecciones geométricas obtenidas de imágenes digitales

Abstract

Se desarrolló una metodología para estimar el porcentaje de severidad de antracnosis (Colletotrichum gloeosporioides) en frutos de mango (Manguifera indica L.). Se emplearon imágenes digitales para hacer una proyección geométrica, la cual es la representación extendida de la superficie del fruto. Se construyó un goniómetro para girar un fruto sobre su eje longitudinal y tomar una foto cada 90 grados hasta adquirir cuatro imágenes por fruto. Cada imagen fue segmentada manualmente para separar el área enferma de la superficie sana del fruto. Después se desarrolló un módulo en el programa estadístico R para procesar las imágenes digitales y hacer la proyección geométrica. Esta técnica puede emplearse en otros frutos, con forma predominantemente convexa, para evaluar enfermedades que producen lesiones diferenciables por el evaluador. Para obtener la precisión del método se estimó el porcentaje de severidad en 25 frutos y se comparó con el valor real, obtenido de la cáscara retirada del fruto, extendida y digitalizada con un escáner. Con el método de proyección geométrica se obtuvo un error medio de 1.28%, precisión de 0.987 y exactitud de 0.992. El porcentaje de severidad obtenido con la metodología propuesta no fue estadísticamente diferente al método exacto de cuantificación. _______________ ASSESSMENT OF ANTHRACNOSE SEVERITY ON MANGO FRUITS USING GEOMETRIC PROJECTIONS OBTAINED FROM DIGITAL IMAGES. ABSTRACT : A method was developed to estimate the percentage of anthracnose (Colletotrichum gloeosporioides) severity on mango (Manguifera indica L.) from digital images, in order to obtain the geometric projection, which is the extended representation of the fruit surface. A goniometer was built to rotate the fruit on its long axis and take a photograph every 90 degrees, thus four images were taken per fruit. Each image was manually segmented with an image analyzer to separate the diseased area from the healthy surface of the fruit. After that, a module was developed in the R statistical software to process the digital images and create a geometric projection. This technique can be used with other fruits with a predominantly convex shape to evaluate diseases that produce lesions differentiable by the evaluator. To obtain the precision of the method, the percentage of severity was estimated in 25 fruits and compared against the value obtained from the peel; separated from the fruit, extended and digitalized with a scanner. The method had a mean error of 1.28%, precision of 0.987, and accuracy of .992. The severity percentage obtained with this method was not statistically different to the exact quantification method.