Monitorizar las raíces a partir de imágenes del subsuelo

Automatizar el proceso de identificación y medida de raíces en imágenes de perfiles de suelo, obtenidas mediante el empleo de minirhizotrones, es el principal objetivo de un original desarrollo diseñado –expresamente para este fin– por un equipo de investigadores del IMIDA, dirigidos por Pablo Botía Ordaz.

Este proyecto supone una idea innovadora basada principalmente en la utilización de la inteligencia artificial a través de la implementación de algoritmos de Deep Learning para realizar una segmentación semántica de este tipo de imágenes, “usando también algoritmos clásicos de visión por ordenador para preparar y procesar tanto las imágenes de entrada como los resultados obtenidos”, indica el investigador.

Hasta la fecha, con las técnicas actuales, este proceso de identificación y medida de raíces necesita de la asistencia humana, lo que “lo convierte en un trabajo arduo y sumamente tedioso, que consume una cantidad ingente de tiempo”. Este hecho condiciona y limita en gran medida los potenciales beneficios que tiene la metodología de observación de raíces in situ mediante el empleo de minirhizotrones, un sistema de monitoreo no destructivo del ambiente subterráneo de las raíces.

Con el fin de solventar esta problemática, el perfeccionamiento de una tecnología tan innovadora para el reconocimiento de formas en una imagen es actualmente un tema puntero de extrema relevancia y proyección en diferentes ámbitos. De hecho, grandes empresas a nivel mundial como Google, Microsoft y Tesla ya la utilizan en numerosos desarrollos.

Aplicaciones en otros campos

En el campo de la investigación y desarrollo agrario, “para un caso tan específico, difícil y complejo como es el de la identificación y medida automática de raíces a partir de imágenes del subsuelo”, las soluciones que se presentan pueden contribuir a avances significativos en otras áreas de conocimiento en las que se necesita el reconocimiento y procesamiento automático y eficaz de formas u objetos en imágenes: sistemas de seguridad, sanidad, climatología, aeroespacial, agricultura, etc.

Según señala Pablo Botía, se trata de una propuesta innovadora alineada con las directrices del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia del Estado Español, siguiendo las directrices marcadas por la UE para la financiación de inversiones en el ámbito de la transformación digital, que “puede contribuir, dado su potencial comercial, a un impacto relevante en el tejido socioeconómico de la Región de Murcia”.

Con este trabajo –puntualiza el investigador– se pretende progresar en las primeras etapas de una idea desarrollada por un grupo de investigación del IMIDA, en el marco de diversos proyectos de índole nacional y regional, “con el fin de facilitar la exploración de su posible explotación comercial y transferencia científico-tecnológica”.

Pablo Botía Ordaz, responsable del Equipo de Riego y Fisiología del estrés del IMIDA (Instituto Murciano de Investigación y Desarrollo Agrario y Medioambiental), dirige el proyecto de ‘Prueba de Concepto’ Automatización del proceso de identificación y medida de raíces en imágenes de perfiles de suelo mediante técnicas de Machine Learning, financiado por la Fundación Séneca.