R help es - Aug 2024 - Reconstrucción de hojas con herbivoría

Buen día, estimados.
Tengo un problema y me gustaría saber cómo solucionarlo.
Actualmente me encuentro realizando un estudio estimando la pérdida de
biomasa foliar de una especies de planta, sin embargo, me encuentro con el
siguiente problema: algunas hojas han perdido tanta área foliar que han
perdido también el margen e incluso algunas más de la mitad del área de la
hojas. Mi objetivo es realizar un modelo de reconstrucción del área de la
hoja para así estimar su masa seca en relación con esa área perdida y
obtener valores de pérdida de biomasa foliar.
Tengo algunas ideas, pero no sé cómo empezar.
Una de ellas es usar un algoritmo de machine learning para poder obtener un
modelo que me permita reconstruir el margen de la hoja, pero la verdad
desconozco mucho acerca de si puedo usar este método.
Les agradecería muchísimo si pudieran colaborarme con información o si
alguien puede darme una idea de cómo abordar este tema.
Saludos
Jimmy

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Hola  Jimmy, creo que solo podrías intentarlo con deep learning. Tomas
hojas enteras, las pesas, a algunas de ellas les quitas los márgenes de
forma similar a las que tienes estropeadas, las digitalizas todas y
utilizas como variable objetivo la masa original. El algoritmo tendrá que
aprender a inferir la masa a partir del patrón en las  nervaduras, si es
que se relaciona con la masa, que supongo que sí. Le aplicas el algoritmo a
las estropeadas y tendrás su masa original. Si lo haces todo con hojas
frescas, podrías incluso determinar la masa fresca de las hojas secas, si
es lo que te interesa.
Keras no es fácil de usar, pero permite hacerlo.
Ya me dirás,
Un saludo,
Manuel

El mar, 13 ago 2024 a las 0:54, Jimmy Erney Reyes Velasco (<
jimmyreyesvelasco en gmail.com>) escribió:
> Buen día, estimados.
> Tengo un problema y me gustaría saber cómo solucionarlo.
> Actualmente me encuentro realizando un estudio estimando la pérdida de
> biomasa foliar de una especies de planta, sin embargo, me encuentro con el
> siguiente problema: algunas hojas han perdido tanta área foliar que han
> perdido también el margen e incluso algunas más de la mitad del área de la
> hojas. Mi objetivo es realizar un modelo de reconstrucción del área de la
> hoja para así estimar su masa seca en relación con esa área perdida y
> obtener valores de pérdida de biomasa foliar.
> Tengo algunas ideas, pero no sé cómo empezar.
> Una de ellas es usar un algoritmo de machine learning para poder obtener un
> modelo que me permita reconstruir el margen de la hoja, pero la verdad
> desconozco mucho acerca de si puedo usar este método.
> Les agradecería muchísimo si pudieran colaborarme con información o si
> alguien puede darme una idea de cómo abordar este tema.
> Saludos
> Jimmy
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Hola Jimmy

Hay al menos un par de aplicaciones de móvil gratuitas que te permiten 
estimar fácilmente la pérdida de área foliar:

BioLeaf: 
https://play.google.com/store/apps/details?id=upvision.bioleaf&hl=en

LeafByte: https://zoegp.science/leafbyte

Si quieres desarrollar tu propio método, tal vez sea útil investigar 
cómo trabajan ambas aplicaciones, descritas en estos artículos:

https://doi.org/10.1016/j.compag.2016.09.007

https://doi.org/10.1111/2041-210X.13340

Suerte

Paco



On 13/8/24 0:53, Jimmy Erney Reyes Velasco wrote:
> Buen día, estimados.
> Tengo un problema y me gustaría saber cómo solucionarlo.
> Actualmente me encuentro realizando un estudio estimando la pérdida de
> biomasa foliar de una especies de planta, sin embargo, me encuentro con el
> siguiente problema: algunas hojas han perdido tanta área foliar que han
> perdido también el margen e incluso algunas más de la mitad del área de la
> hojas. Mi objetivo es realizar un modelo de reconstrucción del área de la
> hoja para así estimar su masa seca en relación con esa área perdida y
> obtener valores de pérdida de biomasa foliar.
> Tengo algunas ideas, pero no sé cómo empezar.
> Una de ellas es usar un algoritmo de machine learning para poder obtener un
> modelo que me permita reconstruir el margen de la hoja, pero la verdad
> desconozco mucho acerca de si puedo usar este método.
> Les agradecería muchísimo si pudieran colaborarme con información o si
> alguien puede darme una idea de cómo abordar este tema.
> Saludos
> Jimmy
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Dr Francisco Rodríguez-Sánchez
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