Investigación sobre el reconocimiento automático foliar de la laurisilva canaria

Abstract

La investigación que se resume en el presente artículo, da evidencia de la posibilidad de lograr exitosamente una taxonomía de laurásea canaria de forma automática, usando muestras de hojas. Imágenes digitalizadas por medio de un escáner, de un muestrario de hojas, son usadas como elementos de clasificación. Éstas son procesadas, extrayendo parámetros discriminantes que, por medio de diferentes modelos de aprendizaje automático, los identifican como descriptivos de pertenencia a una especie. El resultado se presenta con un valor de evidencia, medición que permite evaluar el peso de parámetros o conjuntos de parámetros en la clasificación. El sistema podría ser usado para determinar parámetros taxonómicos que permitan establecer un sistema de patentes de plantas desarrolladas o descubiertas, de interés económico.

This paper summarizes a research that establishes the possibility of an auto-matic successful taxonomic task, for laurisilvae canariensis trees, using sim-ple leaves. Images of scanned leaves are used as means of classification.These images are processed obtaining discriminating parameters that, bymeans of automatic learning models, are identified as descriptors of classbelonging. The obtained result is weighted with an evidence value, a mea-sure that allows for valuation of parameters or parameters set impact on theclassifying task. The system may be used as mean of taxonomic parameteridentification, allowing for a registration board or a plant patent chart setting,of developed or discovered valuable species.