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SUPLEMENTO DE INNOVACIÓTECNOLOGÍA E INVESTIGACIÓDEL SEMANARIO PUNTOEDU
INVESTIGADORES DE LA PUCP LOGRANDESARROLLAR UNA TÉCNICA PARADETERMINAR EL GRADO DE SEVERIDADCON EL QUE LA ENFERMEDAD DE LA ROYAAMARILLA AFECTA A LAS HOJAS DE CAFETO.
Ataque
amarillo
AÑO 7 ● N° 78 ● ABRIL 2015
F
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La roya amarilla es uno de losmás duros enemigos de los
productores de café. Causadapor un hongo, esta enfermedadpuede llegar a echar a perder lacalidad del grano. El Grupo de
Reconocimiento de Patrones eInteligencia Artificial Aplicada dela PUCP ha logrado determinarel grado en que esta enfermedadafecta a las hojas del cafetomediante visión computacional y
ahora trabaja en una aplicaciónpara dispositivos móviles quepueda acercar su método a losagricultores. Sin duda, un aportesignificativo para enfrentar la roy limitar su expansión.
ANÁLISIS EXHAUSTIVO
EL GRUPO DE RECONOCIMIENTO DE PATRONES E INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA, GRACIAS AL USO DE VISIÓNCOMPUTACIONAL, PUEDE SABER EL ESTADO EN EL QUE SEENCUENTRAN LAS HOJAS DE CAFETO ANTE EL ATAQUE DE LAROYA AMARILLA. SU PLAN ES AUTOMATIZAR ESTE DIAGNÓSTICO.
» EscribeDIEGO GRIMALDO
E
n el Perú existen alre-dedor de 425 mil hectá-reas cultivadas de caféque sustentan el traba-
jo de 180 mil produc-tores de dicho recurso.Son aproximadamente 225 milpersonas a nivel nacional –segúnel Ministerio de Agricultura y Rie-go (Minagri)– las que se dedicanal cultivo de este grano en nues-tro país y que mantienen, año aaño, en menor o en mayor medi-
da, una lucha constante contrala roya amarilla. Si bien no hanperdido la guerra, las batallaslibradas hasta la fecha han sido
siempre riesgosas. No por nada elgobierno declaró en emergencia,el 2014, las zonas cafetaleras delas regiones de Ayacucho, Huánu-co, Junín, Pasco, Puno, San Mar-tín, Cajamarca, Cuzco, Ucayali yPiura por culpa de esta terribleplaga, algo similar a lo que habíahecho el 2013.
EDITORIAL
La enfermedad de la roya ama-rilla es causada por el hongo He- mileia vastatrix, el cual daña a lashojas del cafeto y causa su caída
prematura. En ellas se muestracomo manchas color pardo ana-ranjado que, con el correr deltiempo, se extienden a travésde sus nervios y atentan contrasu economía energética, lo quecomplica sus procesos de fotosín-tesis, respiración y transpiración.
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Control de PLAGA
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SUMA RIO
ENTREVISTA 4-5Ing. Jimmy Larico
INFOGRAFÍA 6-7Contra la roya amarilla
EL EQUIPO 9El GRPIAA de la PUCP
EN CONTEXTO 10Café a la medida
LIBROS 11Reconocimiento de patrones
EN VOZ ALTA 12Dr. César Beltrán
EL GRPIAA CREÓUNA BASE DE DATOS
DE IMÁGENES DEHOJAS DE CAFETO
ESCANEANDODIFERENTESMUESTRAS
ROBERTO ROJ
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A mayor número de hojas enfer-mas, más alto es el impacto deesta plaga en la producción, porlo que una adecuada –y pronta–reacción ante los síntomas, segúnel nivel en que la planta ha sido
afectada, es vital para enfrentarla y paliar sus daños.
Buscando un métodoEl 2013 el Grupo de Reconoci-miento de Patrones e Inteligencia
Artificial Aplicada (GRPIAA) con-siguió fondos externos e internospara financiar seis proyectos deinvestigación. Uno de ellos, des-tinado a desarrollar un métodopara determinar el estado en el
que se encuentran las hojas decafeto de una plantación ante elembate de la roya amarilla, ganóuna convocatoria del Consejo Na-cional de Ciencia, Tecnología e In-novación Tecnológica (Concytec).
“A medida que la hoja se infec-ta, esta enfermedad evita que laplanta absorba los rayos solares
y hace que la calidad del café seamala o nula. Nosotros aplicamosla propuesta de utilizar visión
computacional para determinarel grado de severidad del ataquede este hongo”, comenta el Dr.César Beltrán, coordinador del
eneee
Ing. Jimmy Larico, coordinadorde proyectos de Cecovasa
ENTREVISTA
¿Cuál es el vínculo entreCecovasa y la PUCP?Cecovasa (Central de Coo-
perativas Agrarias Cafetaleras delos Valles de Sandia) es una orga-nización de productores de café.Contamos con diez cooperativasubicadas en Puno y en Cuzco, ysiete mil hectáreas para nuestros
cultivos. Actualmente comerciali-zamos con los mercados de Euro-pa, EE.UU. y Asia. Nosotros somosuna entidad asociada del proyecto(que busca determinar el gradode severidad de la roya amarillaen hojas de cafeto), al que apoya-mos con el trabajo de campo.
¿Cómo afecta la roya amarilla alos productores de café?La producción disminuye enor-
memente. Esta enfermedad, elúltimo año, ha afectado nuestrasplantaciones en un 60%, pues lasha secado. Si en algún momentohemos producido hasta 120 milquintales, esto ha caído a 7 milquintales. Esta plaga nos ha de-
vastado.
¿Qué protocolo se sigue cuanse detecta la enfermedad?
Ahora mismo no existe, perprecisamente, el proyecto (dGRPIAA) nos va a ayudar a detminar uno. Por otro lado, el S
vicio Nacional de Sanidad Agria interviene directamente coordinación con nosotros y l
gobiernos locales. Ahora mismse están armando brigadas fmadas por personal de diferentinstituciones. Como las planciones que no se pueden salvar
vuelven a cosechar, el Estado n
JIMMY
LARICO
es ingeniero
económico por
la Universidad
Nacional del
Altiplano,
Puno, y
coordinador de
proyectos de
la Cecovasa.
LaFicha
Perú tienediferentes zonas
geográficas ymicroclimas quecondicionan laproducción decafé”.
1979FUE EL AÑO EN QUE LAROYA AMARILLA INGRESÓ ANUESTRO PAÍS Y ATACÓ, ENPRIMER LUGAR, LA PROVINCIADE SATIPO (JUNÍN). HOY SEEXTIENDE POR TODO EL PERÚ.
LaCifra
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“LA PLAGA DE LA ROYA AMARILLA NOS
HA DEVASTADO
|➤VIENE DE LA PÁGINA 2|
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¿En qué condiciones se ma-neja la producción de café en
nuestro país?No podemos hablar de can-tidad, pero sí de calidad. Siquisiéramos producir nuestrocafé Tunki en grandes canti-dades, por ejemplo, esto nosería posible, porque Perútiene diferentes zonas geo-gráficas y microclimas quecondicionan la producción.Lo que sí podemos hacer es
vender un producto orgánico
a precios diferenciados. Enese sentido, el 98% de nuestraproducción se vende en el ex-tranjero. Aquí la gente quiereproductos terminados, que
ya se encuentren listos paraconsumir. En Colombia y enBolivia, están trabajando mu-cho con el tema de calidad eincluso están vendiendo porTaza de Excelencia, un certa-men que identifica productos
de calidad. Esto lo puedenhacer porque lo promueve elEstado. Aquí el consumo in-terno de café (especial) reciénestá incrementándose.
¿Cómo podría apoyar el Es-tado a la producción de café?Sería bueno que apoye en lacomercialización y con girasde negocio al exterior. Haymuchas ferias internacionales
a las que, lamentablemente,no podemos ir por no contarcon los recursos necesarios.Sería bueno que los pequeñosproductores tengan la oportu-nidad de llevar allí sus produc-tos para darse a conocer en elmercado.
SEGÚN ELING. JIMMYLARICO, SENASAINTERVIENEDIRECTAMENTEEN LASPLANTACIONESAFECTADAS
POR LA ROYAAMARILLA ENCOORDINACIÓNCON LOSPRODUCTORESDE CAFÉ Y LOSGOBIERNOSLOCALES.
está dando préstamos pagaderosen siete años para esto. Lamenta-blemente, puesto que cosechar elcafé toma tres o cuatro años, solose pueden ver los frutos en esa
cantidad de tiempo.
¿Pueden aplicar pesticidas asus plantaciones?Nosotros comercializamos caféorgánico y solo podemos aplicarciertos químicos, que cuentencon certificación orgánica, en su
debido momento. Esto ayuda acontrolar la roya amarilla, perono si ha avanzado mucho, pueshay zonas que están muy afecta-das, que ya se encuentran secas y
otras en que la enfermedad estáiniciándose. Si tuviéramos infor-mación sobre el grado en que seencuentra el ataque (que es el findel proyecto desarrollado en laPUCP), nos ayudaría a preveniro a saber qué hacer exactamentecon el cultivo.
SULSBA YÉPEZ
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grupo y docente del Departamen-to de Ingeniería de la PUCP.
Como metodología del Servi-cio Nacional de Sanidad Agraria(Senasa), el análisis del daño efec-tuado por la roya amarilla en unaplantación es realizado por perso-nal del Ministerio de Agricultura y
Riego, el cual se interna en el culti- vo y toma muestras de las hojas decafeto para establecer visualmenteel nivel del ataque y ubicarlo enun rango de cero a cuatro. “Hastaahora, este proceso es manual ydeterminar así qué porcentaje delcultivo está dañado no es preciso,porque se hace ‘al ojo’. Así que no-sotros proponemos que esta laborsea automatizada y que el mismoproductor la realice”, señala Bel-
trán. Esto es importante, porque,dependiendo del grado estableci-do, la entidad estatal recomiendaun tipo de control a enfatizar.
La propuestaLa idea es partir de una fotografíatomada a alguna de las hojas deuna plantación de café. Una vez
El Senasa reco-mienda a los pro-ductores de caférealizar, como mí-nimo, la evaluaciónde sus cultivos 4veces al año.
ElDato
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|➤VIENE DE LA PÁGINA 4|
obtenida, la imagen es redimen-sionada y pasa por un proceso desegmentación que la separa del‘ruido’, es decir, de todo aquelloque pudiera interferir con su aná-lisis, como el resto de hojas de la
planta, los frutos o el suelo. Pos-teriormente, esta hoja ‘limpia’ esexaminada empleando dos crite-rios distintos, textura y color (verinfografía en las páginas 6 y 7), apartir de los cuales se determinael grado en que ha sido afectadapor la roya amarilla, y se le ubica
AL SABER ELGRADO DESEVERIDADCON EL QUE LAROYA AMARILLAATACA SUSPLANTACIONES,LOSPRODUCTORESDE CAFÉ PUEDENENFRENTARMEJOR DICHOPROBLEMA.
ANDINA
INFOGRAFÍA
0
SANSÍNTVIS
ESCALA DESEVERIDAD
GRADO
PORCENTAJE
DESCRIPCIÓN
Según Lanref(México)
1. SEGMENTACIÓ
3. POSPROCESA
FOTOGRA
Para el análisisde la hojade cafeto, esimportantediferenciarladel resto delambienteen el que seencuentra.
EL PRO
UNA H
CON E
SEGME
TEXTU
Di
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INFOGRAFÍA: LUIS AM
Los productores
de café accederána la información
procesada medianteuna aplicación para
dispositivosmóviles. Esta se
encuentra endesarrollo.
COLORSe analiza laimagen obtenidapor espaciosde color queidentifican laszonas afectadas.
TEXTURALa hoja esdividida por zonasque se examinan,a partir de sutextura, mediantealgoritmoscomputacionales.
1
al 5%
TOMASLES QUEN DEL 1%DEL ÁREAL SANA
2
6% al 20%
LAS MANCHASEMPIEZAN A
UNIRSE, ESTASOCUPAN DEL
6% AL 20% DELÁREA SANA
3
21% al 50%
LAS HOJASCOMIENZAN A
NECROSARSE DEMANERA MUY NO-TORIA Y AFECTANDEL 21% AL 50%DEL ÁREA SANA
4
> 50%MÁS DEL 50%
DEL ÁREA FOLIARSE ENCUENTRA
AFECTADA
2. CUANTIFICADOR
SE LIBERA DE "RUIDO" IMAGEN A ANALIZAR
HOJA ANALIZADA
ÁREA TOTAL
ÁREA AFECTADA
ZONAS DAÑADAS
A CON LA TOMA DE UNA FOTOGRAFÍA DE
O. LA TÉCNICA PARA CONOCER EL GRADO
AMARILLA LA HA ATACADO IMPLICA
EN, Y ANALIZAR EL OBJETO POR COLOR Y
OBTIENE UN PORCENTAJE DEL DAÑO.
stico eficaz
e hace un conteo del área dañada y se determina el grado de afectación.
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en alguno de los niveles propues-tos por el Senasa.
“La idea podría resultar sim-ple, pero para lograr que todo
sea automático hay que conside-rar, por ejemplo, el ‘ruido’ de lasimágenes, especialmente el máscrítico, que es la iluminación,porque cuando una foto sale conbrillo no se puede apreciar bienla tonalidad de la hoja ni su tex-tura. También hay que pensar encómo se detecta el objeto de inte-rés, la hoja, para diferenciarla delresto de la planta. Esto nos llevó adesarrollar algoritmos de visión
computacional. Además, no solotrabajamos con el color, sino conla morfología, para lograr queel sistema completo funcione entiempo real”, detalla Beltrán.
“Con el transcurso del tiem-po, nuestro equipo fue presen-tando los avances que lográba-mos a diferentes especialistas deFrancia, Canadá, Chile o Brasil.Ellos nos mostraban sus puntosde vista, los cuales tomábamos
en cuenta para seguir con el de-sarrollo de nuestras investigacio-nes”, explica Filomen Incahua-naco, líder del proyecto hastafebrero del 2014, quien actual-mente se encuentra llevando acabo estudios de posgrado en elInstituto de Ciencias de la Com-putación y Matemática Compu-
Reconocimiento de PatronesInteligencia Artificial Aplicaes trabajar en una aplicacipara dispositivos móviles, qponga al alcance de todos lproductores de café la posibdad de conocer el estado de s
plantaciones frente al Hemilvastatrix. De esta forma, aseguBeltrán: “El agricultor, depediendo del grado de severidapuede saber cuánto fungicidpor ejemplo, puede aplicar a cultivo. Si no sabe esa informción, puede echarle poco y detener el problema, o muc
y dañar la planta. Estamos phacer la transferencia. Hemido al campo a traer muestr
de hojas infectadas y las hemescaneado. Hicimos cálculos cnuestros algoritmos y el métofunciona muy bien en el labratorio, donde hemos obteniresultados. Ahora esperamos pder culminar la aplicación y pbarla en el campo, algo que hremos en los próximos meses
Además de plantear ualternativa para enfrentar problema de la roya amaril
el GRPIAA trabaja en otros pr yectos, como el desarrollo de ualgoritmo para la optimizacide rutas de transporte pública cargo de la Ing. Gissella Bejano; una plataforma de diagntico de fertilidad masculinacargo de la Mg. Rosario Medinel desarrollo de un catálogo gital de plantas mediante visiartificial, a cargo del Mg. EdwaHinojosa; y, junto a la Univer
dad Cayetano Heredia, una ptaforma bioinformática paraanálisis de imágenes satelitalaplicado a problemas de salpública, a cargo del Dr. Hu
Alatrista, por la PUCP, quien encuentra realizando una estacia de posdoctorado en nuestUniversidad.
tacional de Brasil. “Una de lasetapas motivadoras (y necesa-rias) fue un viaje a Chachamayo(Junín), donde tuvimos que ob-tener muestras, y que nos sirviópara ver realmente el problemaal que nos enfrentábamos para
dimensionarlo y considerar unapropuesta de solución”, añade.
El fin último Alcanzado el objetivo de estable-cer una técnica para conocer elnivel en el que la roya amarillaafecta a las hojas de cafeto, elsiguiente paso para el Grupo de
EL GRPIAA RECOLECTÓ DIFERENTES MUESTRAS DE HOJAS DE
CAFETO INFECTADAS O NO POR LA ROYA AMARILLA.
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90MILHECTÁREASDE CULTIVO DECAFÉ FUERONAFECTADASEL AÑO 2013POR LA ROYAAMARILLA.
LaCifra
LasClaves
1
La roya amarilla escausada por el hongoHemileia vastatrix. Se
cree que se originó en lasmontañas de Etiopía y deUganda. 2
Cuando el daño esfuerte, la hoja delcafeto no produce
suficiente clorofila y senecrosa. Puede, incluso,afectar al grano. 3
Las semillas delhongo se diseminanpor las lluvias,
el viento, los insectosy el hombre (ropa yherramientas).
GRPIAA
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| PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL PERÚ |
ELEQUIPO
EL GRUPOde Recono-
cimiento de
Patrones e
Inteligencia
Artificial
Aplicada está
formado por
profesores y
alumnos vin-
culados a la
Especialidad
de Ingeniería
Informática,
así como por
tesistas e in-
vestigadores
de esa misma
área y afines.
Es coordinado
por los docen-
tes César Bel-
trán y Andrés
Melgar.
MG. EDWARD HINOJOSA
“Hago la segmentación de las hojas en ambientescontrolados y no controlados. Lo que hacemosayudará a no perder la producción del café y a quese generen más proyectos que la beneficien”.
BACH. ARTURO ONCEVAY“Me enfoco en el análisis de la textura de las hojasde cafeto para saber el área en que son afectadas
por la roya. Esperamos ayudar a un sector querequiere apoyo del Estado y, también, tecnológico".
ING. SOFÍA KHLEBNIKOV“Obtengo las características de las texturas de lashojas para saber cuán afectadas están por la roya.Esta experiencia permite que me relacione con otraspersonas que trabajan en la misma línea”.
Me encargo de la clasifi-cación de zonas de la hoja
de cafeto, con o sin roya, a partir decaracterísticas de color y textura. Esteproyecto beneficiará a los productoresde café del país, quienes sabrán cuán-do tratar sus áreas de cultivo”.
MG.ROSARIOMEDINA
ROBERTO ROJAS
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ENCONTEXTO
750MILLONES DE DÓLARESALCANZARON LASEXPORTACIONES DE CAFÉ DENUESTRO PAÍS EL AÑO PASADO,SEGÚN EL MINAGRI.
El consumo per cápita de caféen el Perú es de 650 gramosal año, cifra que contrastacon el consumo promediopor persona en países comoColombia y Brasil, que es de5.6 kilos por año.
2010FUE EL AÑO EN EL QUE EL CAFTUNKI (PERÚ) FUE ELEGIDO "MJOR CAFÉ ESPECIAL DEL MUN-DO" POR LA SPECIALTY COFFEEASSOCIATION OF AMERICA.
El Perú participaactivamenteen el mercadomundial decafé orgánicoy se consolidacomo uno delos principalesproductores en
el mundo deeste grano.
Café a la medida
El Perú se ha posicionado
como uno de los prin-
cipales productores de
café orgánico del mundo
junto con México y Papua Nue-
va Guinea. Nuestro país, según
el Ministerio de Agricultura y
Riego, llega a exportar el 10%
del café orgánico que se con-
sume en el planeta. Si bien la
producción anual de café en el
Perú llega a cerca de seis millo-nes de quintales, solo el 2% de
esta corresponde a café orgáni-
co, es decir, crece libre de pes-
ticidas y abonos artificiales. De
esta cantidad, el 95% se vende al
extranjero y apenas el 5% se con-
sume en nuestras fronteras. En
general, debido al problema de
la roya amarilla, la producción
de café en el país –detalla la Jun-
ta Nacional del Café– no llegó a
los cuatro millones de quintales
el año pasado, situación que seespera revertir el 2015. ✜
SHUTTERSTO
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LIBROS
Este libro detallalas razones por las
que el reconocimientode patrones es unadisciplina científica que
se vuelve cada vez másimportante en la erade la automatización,manejo y recuperaciónde información, yaque tiene aplicacionesen diversas ramas,como la ingenieríade comunicacioneso la bioinformática.Se trata, sin duda, deun material básico
para profesionales y estudiantes deingeniería interesadosen el tema.
PatternrecognitionSergios Theodoridisy KonstantinosKoutroumbasAcademic Press, 2006
ENLAWEB
JUNTA NACIONAL DEL CAFÉhttp://juntadelcafe.org.pe
SERVICIO NACIONAL DESANIDAD AGRARIAhttp://www.senasa.gob.pe
El Senasa es el organismo público técnicoespecializado que tiene por fin proteger
y mejorar la sanidad agraria en nuestro paísmediante la promoción y el control de lacalidad de insumos, la producción orgánica yla inocuidad agroalimentaria para el desarrollosostenible y competitivo del sector agrario.
Página web de la Junta Nacional del Café (JNC),una institución que congrega y representa a losproductores cafetaleros peruanos frente al Estado.Su principal objetivo es contribuir con el procesode crecimiento del sector cafetalero en el mercadonacional e internacional, con una oferta de caféde alta calidad, y comprometida con el desarrolloeconómico y social del país.
Todas las publicaciones pueden hallarse a través del Sistema de Bibliotecas de la PUCP.
Cubre algunos de losúltimos dominiosde aplicación dereconocimiento depatrones mediantela presentación de
nuevas técnicas quehan sido desarrolladaso adaptadas a dichaárea de la ciencia.
Applied patternrecognition
Un clásico en el campode la clasificaciónde patrones. Estasegunda ediciónpresenta informaciónsobre nuevos temas
clave, como las redesneuronales y la teoríadel aprendizajeautomático.
Patternclassification
Horst Bunke, AbrahamKandel y Mark Last (ed.)Springer, 2008
Richard O. Duda, Peter E.Hart y David G. StorkWiley, 2001
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ENVOZALTA
La royaamarilla evita que elcafeto absorbalos rayossolares yhace que lacalidad delcafé sea malao nula.
CÉSARBELTRÁNDOCTOR EN BIOINFORMÁTICA
ROBERTO ROJ