Jimmy Erney Reyes Velasco
2024-Aug-16 01:39 UTC
[R-es] Reconstrucción de hojas con herbivoría
Muchas gracias a todos, por sus Portes valiosos. ¡Saludos! El jue, 15 de ago. de 2024 2:17 p. m., Carlos Ortega < cof en qualityexcellence.es> escribió:> Hola, > ¿Qué tal? > > Sí, antes de ponerte a calcular cosas, es bueno que plantees un enfoque > para abordar el problema. Si ya de partida ves que no va a tener sentido, > pues se abandona la idea y a por otra. > > Si las fotos que tienes de las hojas son de la misma especie, puedes > estimar a partir de las hojas no afectadas el ratio de largo y ancho. Con > este ratio podrías reconstruir el ancho de la hoja afectada por lo que veo > se suele conservar el largo. Claro esto tendrá un margen de error, pero al > menos tendrás una estimación del tamaño. De las hojas no afectadas, la > relación ancho/largo estará asociada a un valor de superficie. Con estos > cálculos de forma sencilla podrías tener el área estimada de la hoja > afectada. > > Si no es correcto que tienes varias hojas de la misma especie de árbol, > entonces lo que veo más directo es que con tu criterio experto, estimes > este área de forma "manual". > > El cálculo del área, el ancho y el largo de una hoja no afectada puedes > hacerlo de forma programática manipulando las imágenes como he comentado > anteriormente. > > Gracias, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > > El jue, 15 ago 2024 a las 19:30, Jimmy Erney Reyes Velasco (< > jimmyreyesvelasco en gmail.com>) escribió: > >> Muchas gracias por todos sus comentarios. >> Muy valiosa la información, hay algunas cosas que no entiendo muy bien. >> Si tuvieran algunos documentos que pudiera leer les agradecería. >> Yo he trabajado con las relaciones entre largo y ancho de la hoja, esas >> relaciones son muy precisas, sin embargo, el problema está cuando las hojas >> son afectadas, se pierde bastante la estructura. Al yo obtener el área >> puedo estimar muy bien la masa seca que tendría esa hoja y comparar con >> respecto a lo que se ha defoliado. >> Mando unos ejemplos aquí de una hoja sana y otra afectada, la hoja sana >> está por la mitad porque la cortamos para poder escanearla >> Saludos y muchas gracias >> >> Jimmy >> >> El mié, 14 de ago. de 2024 4:40 p. m., Javier Marcuzzi < >> javier.ruben.marcuzzi en gmail.com> escribió: >> >>> Estimado >>> >>> Quizás, por lo que dice Carlos Ortega, antes de pasarlo a escala de >>> grises, podría pasarlo a escala RGB, jugar un poco, el entrenamiento no >>> distinguirá si es escala de gris, como mezcla de negro y blanco, puede >>> intentar rojo y blanco, rojo y verde, con la idea de detectar cambios en el >>> color relacionado a posibles cambios en la humedad o ?madurez? de las >>> hojas, por ahí, con muy poco trabajo extra y con los mismos datos encuentra >>> algo que le sirve. >>> >>> Javier Marcuzzi >>> >>> El 14 ago 2024, a las 3:16?p. m., Carlos Ortega < >>> cof en qualityexcellence.es> escribió: >>> >>> Hola, >>> >>> ¿Qué tal? >>> El problema que planteas al final es el de determinar el área de una >>> hoja afectada, ya que su superficie nos es regular. >>> >>> - Para todos estos análisis puedes hacerlo perfectamente en R, en >>> concreto los paquetes "magick" y "EBImage" (este último del repositorio >>> BioConductor). >>> - Lo que tendrás que hacer es procesar las imágenes, pasarlas a >>> tonos de gris, aplicarles filtros para detectar el contorno y estimar la >>> superficie faltante. Estos cálculos no son complicados. También puedes >>> hacer algún tipo de modelo usando el área de las hojas completas y >>> extrapolando estos resultados a las hojas dañadas. >>> >>> Si luego lo que además quieres es hacer algún tipo de modelo, para tener >>> en cuenta el posible daño en los diferentes tipos de hojas, puedes antes de >>> pasar a usar algo más sofisticado como modelos de DeepLearning, usar la >>> información RGB que tienes en tu imagen, seguramente las distribuciones de >>> los colores serán diferentes entre una hoja en buen estado y otra que ha >>> tenido algún daño (estando ambas completas). >>> >>> Gracias, >>> Carlos Ortega >>> www.qualityexcellence.es >>> >>> El mié, 14 ago 2024 a las 14:54, Javier Marcuzzi (< >>> javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>) escribió: >>> >>>> Estimado Jimmy Velasco >>>> >>>> Si puede tener la materia seca, podría realizar algún tipo de >>>> regresión, pero se me crea la duda biológica, ¿que cambio de agua hay y si >>>> este cambio modifica la selección como alimento de ese vegetal? En otras >>>> palabras, ¿hay un punto donde se pierde palatabilidad y prefiere otra hoja? >>>> En ese caso la regresión por materia seca podría no ser adecuado. Yo se que >>>> si modifico un poco la materia seca en bovinos tengo diferencias, me >>>> conviene hacerlo antes que el ganado pastoree. >>>> >>>> En cuanto a R y Python, yo de Fortran pasé a Python y luego a R, para >>>> mi gusto personal, R me parece mejor pero Python tomo mucho de R para la >>>> parte de estadística, como que se alimenta uno de las ideas de otro, y el >>>> otro de las ideas de uno. >>>> >>>> La diferencia no está en el lenguaje, sino en la cantidad de algoritmos >>>> que pueda probar para lo mismo, yo utilizaría varias herramientas, en ese >>>> caso me es ?simple? con R, importo un paquete, paso los datos, tomo los >>>> resultados, importo otro paquete para lo mismo pero que internamente >>>> realiza los cálculos de otra forma, tomo los datos, y así varias veces, >>>> tomando al final una comparación para conocer cuál paquete da mejores >>>> resultados para mi trabajo, y esto no sería repetidle. En R sería algo como >>>> sumary(modelo1, modelo2, modelo3, modelo ?) >>>> >>>> Javier Rubén Marcuzzi >>>> >>>> > El 13 ago 2024, a las 7:40?p. m., Jimmy Erney Reyes Velasco < >>>> jimmyreyesvelasco en gmail.com> escribió: >>>> > >>>> > Muchas gracias por sus respuestas Manuel y Javier. >>>> > El problema al que me enfrento es que a veces estas afectaciones por >>>> herbivoría dejan cicatrices que pueden deformar la hoja, a veces se pliegan >>>> sobre sí mismas y otras veces se pierde bastante la configuración de la >>>> hoja. Por el momento solo me interesa tratar de reconstruir la hoja para >>>> poder obtener el área que tendría esa hoja si no se hubiese afectado. >>>> Cuento con hojas escaneadas de individuos sanos y defoliados, por así >>>> decirlo, la idea mía es comparar los valores predichos de área foliar >>>> reconstruida y estimar la pérdida de biomasa, aunque la biomasa lo puedo >>>> hacer sencillamente, porque tengo las relaciones área foliar vs masa seca >>>> mediante regresión.en este caso las hojas son planas y tienen una forma de >>>> elipsoide, sin embargo, para mí no es difícil calcular la masa de las hojas >>>> afectadas, y que sí es dificil es saber cuánto sería su biomasa si no >>>> hubiese perdido su área. >>>> > Mi problema va orientado hacia la siguiente pregunta Si lo hago con >>>> imágenes, ¿qué datos debería ingresar? ¿Con qué paquetes en R podría >>>> hacerlo? ¿Es mejor en R o en Python? >>>> > Muy relevantes sus aportes y >>>> > muchas gracias por su colaboración, estoy atento >>>> > Saludos >>>> > Jimmy >>>> > >>>> > >>>> > El mar, 13 de ago. de 2024 9:43 a. m., Javier Marcuzzi < >>>> javier.ruben.marcuzzi en gmail.com<mailto:javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>> >>>> escribió: >>>> >> Estimado >>>> >> >>>> >> Yo no conozco de morfología vegetal, pero si supongo que la hoja es >>>> plana, me refiero que al verla sobre el eje se forma un rectángulo, la >>>> altura en cada parte de la hoja es la misma, a una misma densidad, puedo >>>> calcular la masa. En ese caso como siguieren, por medio de fotos y entrenar >>>> un modelo, se podía ?reconstruir? lo perdido. >>>> >> >>>> >> Pero entiendo que las hojas no deben tener esa forma morfológica, >>>> tan plana, miro morfología vegetal en wikipedia y no está a simple vista mi >>>> duda, pero agrega nervadura, como una complicación más. >>>> >> >>>> >> Aquí hay dos problemas, el cálculo realizado con su error, más el >>>> error de no tener la masa original y utilizar la calculada con el error más >>>> el error estadístico de su cálculo original. >>>> >> >>>> >> Un agrónomo podría ayudarlo, yo como veterinario se que si corto el >>>> forraje a la mañana, tengo diferencias a la tarde, por lo cuál, usted >>>> también puede tener diferencias de masa. >>>> >> >>>> >> Posiblemente se ?meta? en un gran problema estadístico o matemático >>>> por no haber tenido en cuenta la biología, creo que la mejor solución y la >>>> más simple, es tomar las mediciones el año que viene o en las próximas >>>> hojas. Puede tener demasiado trabajo y al aplicarlo falle por errores de >>>> cálculos. >>>> >> >>>> >> > El 13 ago 2024, a las 12:35?a. m., Manuel Mendoza < >>>> mmendoza en fulbrightmail.org<mailto:mmendoza en fulbrightmail.org>> >>>> escribió: >>>> >> > >>>> >> > 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 <mailto: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 >>>> >> >> >>>> >> >> [[alternative HTML version deleted]] >>>> >> >> >>>> >> >> _______________________________________________ >>>> >> >> R-help-es mailing list >>>> >> >> R-help-es en r-project.org <mailto:R-help-es en r-project.org> >>>> >> >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >>>> >> >> >>>> >> > >>>> >> > [[alternative HTML version deleted]] >>>> >> > >>>> >> > _______________________________________________ >>>> >> > R-help-es mailing list >>>> >> > R-help-es en r-project.org <mailto:R-help-es en r-project.org> >>>> >> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >>>> >> >>>> >>>> >>>> [[alternative HTML version deleted]] >>>> >>>> _______________________________________________ >>>> R-help-es mailing list >>>> R-help-es en r-project.org >>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >>>> >>> >>> >>> -- >>> Saludos, >>> Carlos Ortega >>> www.qualityexcellence.es >>> >>> >>> > > -- > Saludos, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es >[[alternative HTML version deleted]]