XIII Congreso Nacional y IX Simposio Internacional de Investigación en Ciencia y Tecnología Agropecuaria

2026

ESTIMACIÓN DE LA PLOIDÍA EN FRESA (Fragaria spp.) MEDIANTE CARACTERÍSTICAS MORFOLÓGICAS Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

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Autores
Martha J Diosdado Montenegro; Jorge E Ruiz Nieto; Ana E Rangel Castillo; María I Laguna Estrada; María D Hernandez Ibarra; Abel Ceron García
Topico
Tecnologías de la Información y Comunicación Aplicadas a la Producción Agroalimentaria
Keywords
Ploidía, fresa, características morfológicas, aprendizaje automático, polen
Paginas
567 - 571

Resumen

La ploidía es el número de juegos completos de cromosomas en un organismo y, en especies del género Fragaria, se asocia con variaciones en rasgos morfológicos reproductivos, como el tamaño y la forma de los granos de polen. Aunque la citometría de flujo es el método más utilizado para la estimación del nivel de ploidía, su implementación presenta limitaciones relacionadas con el costo del equipo y la complejidad en la preparación de muestras. El objetivo de este estudio fue automatizar la clasificación de los niveles de ploidía en fresa (Fragaria spp.) diploide y octoploide mediante el uso de técnicas de aprendizaje automático aplicadas al análisis de imágenes. Se utilizaron imágenes microscópicas de granos de polen para la extracción de características morfológicas cuantitativas, incluyendo área, perímetro, circularidad, diámetro equivalente y ejes mayor y menor, las cuales se emplearon como variables de entrada de un modelo de clasificación basado en máquinas de vectores de soporte (Support Vector Machine, SVM). Adicionalmente, se evaluó el desempeño de redes neuronales convolucionales (Convolutional Neural Networks, CNN) utilizando imágenes de flores como entrada directa al modelo. Los resultados mostraron que la clasificación de los niveles de ploidía mediante SVM a partir de imágenes de polen alcanzó una precisión global del 82 %, mientras que el modelo basado en CNN aplicado a imágenes de flores obtuvo una precisión del 59 %. Estos resultados indican que las características morfológicas cuantificables de los granos de polen constituyen descriptores más robustos para la estimación de la ploidía. No obstante, se identifica como principal desafío la capacidad de generalización de los modelos ante variaciones en las condiciones de adquisición de las imágenes. En conjunto, el estudio demuestra el potencial del aprendizaje automático como una herramienta alternativa, accesible y no destructiva para la estimación de la ploidía en fresa.

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