Medición de ancho de anillos de crecimiento de especies tropicales usando procesamiento digital de imágenes: caso de retrophyllum rospigliosii - Trullo Guerrero, Ricardo José; Gaviria López, Carlos Alberto; Ramírez Correa, Jorge Andrés (Ingeniería Solidaria, 2025)
Introducción: El artículo es resultado del estudio de investigación "Evaluación de la correlación entre las características anatómicas de la madera de pino colombiano (Retrophyllum rospigliosii) extraídas mediante visión computarizada y la información climática en el centro del departamento del Cauca", realizado como parte de un programa de Maestría en Automatización en la Universidad del Cauca en 2023.Objetivo: Evaluar la aplicación de técnicas de visión artificial en la medición del ancho de los anillos de crecimiento de Retrophyllum rospigliosii.Métodos: Se obtuvieron veinte secciones transversales de Retrophyllum rospigliosii de plantaciones ubicadas en el suroeste de Colombia.Resultados: En las secciones transversales examinadas, se discernieron 20 anillos anuales correspondientes a cada año de plantación. El enfoque de gradiente de diferencia de color resultó en un error porcentual del 218.05% en comparación con la medición manual, con solo cuatro anillos identificados, mientras que el enfoque semiautomático identificó los 20 anillos de crecimiento, obteniendo un error porcentual promedio del 29.42%.Conclusiones: La medición semi-automática del ancho del anillo propuesta mediante visión computarizada muestra un rendimiento superior al intento de identificación completamente automática. Los resultados obtenidos apuntan a la viabilidad de herramientas basadas en visión computarizada para identificar anillos de crecimiento y avanzar en la reconstrucción de la historia climática de los bosques tropicales.Originalidad: Se propone un método semi-automático para el marcado y medición de anillos de crecimiento en la especie Retrophyllum rospigliosii.Limitaciones: El marcado de anillos de crecimiento depende de la habilidad y experiencia del usuario.
Keywords: visión artificial; conífera tropical; identificación automática; reconocimiento de patrones; gradiente de color