De Enero, 2016 hasta Diciembre, 2018

La identificación de especies de plantas es fundamental para hacer estudios de riqueza biológica de una región, inventarios, monitoreo de poblaciones de plantas y animales en peligro de extinción, impacto del cambio climático en la cobertura forestal, bioalfabetización del público en general, modelación de distribución de especies invasoras, pago de muchos errores, además de que limita seriamente el acceso del público a este conocimiento. Por otro lado, a pesar del enorme progreso en la aplicación de algoritmos de visión por computadoras en otros campos, apenas se han empleado a utilizar en este contexto. Se propone el diseño y aplicación de algoritmos y metodologías de visión computacional y aprendizaje de máquinas para identificar especies de plantas de CR basados en imágenes de sus hojas. Estudios preliminares de Mata y Carranza sugieren que el enfoque es promisorio. Se plantea la extensión de los resultados obtenidos mediante análisis de venación, texturas, y medidas morfológicas, así como la consolidación de una base de datos de imágenes de referencia y un toolkit de software. El toolkit desarrollado se validará y aplicará a un grupo de200 especies de árboles del Valle Central para caracterizar grupos taxonómicos de interés científico o económico (e.g., identificación de especies de árboles en los apéndices de CITES). Además, para aumentar el impacto de esta investigación se desarrollará al menos una aplicación móvil que integre información geoespacial como criterio de discriminación adicional- los resultados se diseminarán por medio de al menos un artículo anual en revistas indexadas, un sitio web, y un curso de posgrado que se impartirá en el año2 y año 3 del proyecto.