[R-es] Reconstrucción de hojas con herbivoría

Jue Ago 15 20:42:25 CEST 2024

Solo como una idea más: alimentar un BD o una machine leraning con
fotografias y pesos de cada hoja identificando ciertas variables
adicionales, tales como dónde se extrajo, altura de ubicación de la hoja,
etc, etc y etc. Luego con ese modelo alimentado definir los otros procesos
de análisis.

El jue., 15 ago. 2024 14:25, Jimmy Erney Reyes Velasco <
jimmyreyesvelasco using gmail.com> escribió:

> Javier, es necesario para así saber el valor de la masa seca, la planta no
> se va a ver muy afectada en terminos de su fisiología, solo se toma una
> hoja por individuo, el problema aquí es calcular el área defoliada, si lo
> hago con una foto va a ser un poco subjetivo, porque hay hojas que están
> plegadas y eso puede afectar la estimación, la extrapolación a otras hojas
> perdería precisión. Este es solo un caso de hoja afectada, pero hay otras
> en las que se perdió más de la mitad del área de la hoja, desde la parte
> media hasta el ápicr.
> Gracias por tu comentario
> Saludos
> Jimmy
>
> El jue, 15 de ago. de 2024 1:15 p. m., Javier Marcuzzi <
> javier.ruben.marcuzzi using gmail.com> escribió:
>
> > Estimado Jimmy
> >
> > Nooo ¿como la cortas?
> >
> > Entiendo que no sirve más.
> > Creo que el fondo blanco te perjudica. Mi experiencia, realicé una
> > reconstrucción 3d, foto, foto con fotógrafo que eliminó el resto,
> filmación
> > pasada a fotos. Lo peor, la foto con fotógrafo, la de mejor calidad.
> >
> > Quizás deberías estudiar todo nuevamente, tomar los errores, buscar
> > soluciónes y rehacer el trabajo.
> >
> > Javier Marcuzzi
> >
> >
> > El 15 ago 2024, a las 2:30 p. m., Jimmy Erney Reyes Velasco <
> > jimmyreyesvelasco using 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 using 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 using 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 using 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 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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