[R-es] Reconstrucción de hojas con herbivoría

Mie Ago 14 14:53:43 CEST 2024

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 using 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 using gmail.com <mailto:javier.ruben.marcuzzi using 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 using fulbrightmail.org <mailto:mmendoza using 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 using gmail.com <mailto:jimmyreyesvelasco using 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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