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Imágenes digitales al servicio de una cosecha óptima

Uno de los elementos que influyen en la obtención de aceite de oliva de buena calidad es realizar la cosecha de las olivas en el punto de madurez óptima. Lo anterior permite obtener un mayor rendimiento de aceite y con mejores características organolépticas. Para determinar con precisión el estado de madurez de la oliva, es necesario realizar estudios químicos en laboratorio, mientras que para tener una situación representativa de la madurez del predio, es necesario desarrollar un número importante de análisis, lo que muchas veces tiene un costo privativo para algunos productores.

Con el objeto de abordar el problema del costo elevado de los análisis, se han desarrollado métodos que permiten estimar el momento de la cosecha en base al color de la superficie de las olivas. En la práctica, estos métodos se traducen en la comparación visual de su color respecto a tablas de colores que representan la evolución de la madurez. En general, la estimación visual del color implica un alto grado de subjetividad e imprecisión, como también presenta el problema de la limitación del número de muestras.

Tomando en cuenta la situación anterior, el CEAP junto a investigadores de la Universidad Católica del Maule, se encuentran desarrollando una investigación que permitirá elaborar un prototipo de laboratorio que estimará el contenido de aceite, y por ende el momento de cosecha, basándose en técnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones. El estudio considera la variedad española Arbequina, por ser la principal tanto en Chile como en la Región del Maule.

METODOLOGÍA

Las olivas se cosecharon de un huerto de 10 años, regadas por goteo y dispuestos en un marco de plantación de 6×3 m, ubicado en la localidad de Camarico, comuna de Río Claro.

Se cosecharon 250 frutos que fueron fotografiadas y posteriormente procesadas para determinar su contenido de aceite. Cada fruto se fotografió en sus partes ventral, distal y laterales en un ambiente uniforme, libres de sombras y golpes de luz, para asignar un porcentaje de coloración mediante observación visual, basándose en una tabla de colores.

ALGUNOS RESULTADOS

A través de este estudio fue posible identificar que el cambio de coloración en la fruta es distinta según la zona de la fruta.

La zona distal se va coloreando primero, mientras que la parte peduncular se colorea en un tono rojo al final.

Esta información será de utilidad para la creación del futuro prototipo que permitirá analizar el cambio de color, en un proceso automático, para relacionarlo con el contenido de aceite del fruto.

LAS IMÁGENES DIGITALES

Las imágenes digitales tienen enormes aplicaciones en la agricultura debido a la existencia de cámaras de elevadas prestaciones a costos razonables, y posibilidad de obtener de forma no invasiva una gran cantidad de información. Sin intentar ser exhaustivo, el análisis de imágenes digitales ha sido aplicado para desarrollar sistemas de inspección en variedades tales como el tomate, la mandarina, el desarrollo de sistemas automáticos para aplicar herbicidas en el maíz, en el estudio de la maduración de plátanos, entre otros.