RESUMO Na agricultura a medição da cobertura de folha é considerada como uma tarefa exaustiva para os pesquisadores, devido na maioria das vezes eles não terem acesso à ferramenta para este proposito. Um novo algoritmo, implementado nesta investigação permite estimar, por meio de um método não destrutivo, o valor de cobertura foliar das plantas de morango (fragaria x ananassa) da cultivar Albion na região de Cajicá, Colômbia, usando técnicas de processamento digital de imagens (PDI). A técnica baseada em PDI inclui as operações de suavização, dilatação, detecção de contorno, limiarização e detecção de bordas. O sistema de aquisição de imagem foi realizado por meio de imagens fotográficas nas plantas em estudo, diretamente dos canteiros da cultura e as capturas foram posteriormente processadas mediante o algoritmo proposto. Os resultados obtidos mostram os valores medidos da cobertura foliar de plantas em cm2, com até 90% de precisão. Este sistema proporciona uma importante contribuição para a análise da evolução das culturas por ferramentas computacionais, tornando mais fácil o trabalho de monitoramento.
ABSTRACT In farming the measurement of leaf coverage is considered as an exhaustive task for the researchers due to most of the time they do not have access to the adequate tool for this purpose. A new algorithm, implemented in this investigation, allows to estimate by means of a non-destructive method, the leaf coverage value of strawberry plants (fragaria x ananassa) of the cultivar Albion in the Cajicá region, Colombia, by using digital image processing techniques ( DPI). The DPI based technique includes the smoothing, dilatation, contour detection, threshold and edges detection operations. The image acquisition system was conducted by means of photographic images in plants in study, directly from the beds of the crop and the captures were subsequently processed through the proposed algorithm. The obtained results show the measured values of the plants leaf coverage in cm2, with up to 90% of accuracy. This system gives an important contribution to the crop evolution analysis by computational tools, making easier the monitoring work.