Con el auge de dispositivos tecnológicos capaces de obtener fotografías con alta calidad, el procesamiento de imágenes se ha convertido en un campo de investigación activo y con aplicaciones en muy diversos ámbitos. Se presentarán los resultados de dos proyectos de investigación interdisciplinarios enmarcados en apicultura: un sistema automático para la identificación de especies y un algoritmo para el diagnóstico de Nosemiasis, ambos a partir del procesamiento de imágenes. En ambos proyectos se alcanzaron altos índices de efectividad (97.52 % y 84 %, respectivamente), para ello se utilizaron técnicas de segmentación de imágenes, implementación de descriptores de objetos, operadores morfológicos y algunas técnicas de parametrización como el SIFT. Además, se ha establecido un precedente de la utilidad práctica de herramientas matemáticas en problemas biológicos cotidianos.
Palabras claves: procesamiento de imágenes, apicultura, nosemiasis, identificación de especies.
Referencias:
[1] D. Soumaya, C.M. Travieso, M.S. Gouider, M. Ramírez, R.A. Calderón, J.P. Prendas and G. Figueroa., “Microscopic Image Processing for the Analysis of Nosema Disease”. Histopathological Image Analysis in Medical Decision Making. IGI Global, pp. 28-46. Aug, 2018.
[2] J.P. Prendas, G. Figueroa, C.M. Travieso, E. Herrera, I. Aguilar, I. and M. Ramírez, “Automatic discrimination of Costa Rican stingless bees based on modified SIFT of its wings”. IEEE XXXVI International Convenci´on de Centroamérica y Panamá (XXXVI CONCAPAN) , pp. 1-6, 2016.
[3] G. Figueroa, J.P. Prendas, E. Herrera, I. Aguilar and M. Ramírez. , “Identificación de abejas sin aguijón (Apidae: Meliponini) a partir de la clasificación de los descriptores SIFT de