Sathiri vol 12 nº 2 by UPEC1

SATHIRI, Sembrador CITT - UPEC EVALUACIÓN DE BARRAS ENERGÉTICAS ENRIQUECIDAS CON GUANDUL (Cajanus cajan) Y AMARANTO (Amaranthus caudatus).

SATHIRI Sembrador

REVISTA CIENTÍFICA VOLUMEN 12, NÚMERO 2, JULIO - DICIEMBRE 2017 REVISTA INDEXADA EN LATINDEX: FOLIO 21955

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA ESTATAL DEL CARCHI

SATHIRI REVISTA CIENTÍFICA

Wilman Jenny Yambay Vallejo, Santo Daniel Borbor Suárez (Upec, Universidad Agraria del Ecuador - Ecuador) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 9 – 23. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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SATHIRI SATHIRI volumen 12, número 2- período julio – diciembre 2017. Revista semestral de la Universidad

Politécnica Estatal del Carchi que tiene como objetivo difundir los resultados de investigaciones de la institución, así como de otras universidades nacionales e internacionales. Las áreas de investigación de la UPEC son: Comercio Exterior y Aduanas; Gestión Logística y Transporte; Negociación Comercial y Marketing; Desarrollo Empresarial e Innovación; Administración Pública; Promoción y Desarrollo del Patrimonio Turístico; Desarrollo de la Producción Agropecuaria y Agroindustrial; Manejo y Conservación de Recursos Naturales; Alimentos; Ciencias de la Computación; Salud Integral; Educación; Problemática de Frontera. Además es Multidisciplinaria e implica todo resultado y avance del conocimiento humano bajo los formatos de artículos científicos, artículos reflexivos y especulativos, estados de arte o avances de investigación cuyas ideas son expresadas bajo exclusiva responsabilidad de los autores. Los artículos solo pueden ser reproducidos citando la fuente. Director: Dr. Hugo Ruíz Enríquez: (Rector) Editor: Wladimir Pérez PhD Año: 2017 ISSN: 1390 – 6925 Indizada/resumida en: Latindex- Directorio-Catálogo Folio 21955 Periodicidad: Semestral Tiraje: 500 ejemplares Contactos: Comisión de Publicaciones – UPEC Tlf. (06)2224079 / (06)2224080 Email: publicacionesupec@gmail.com Diagramación, diseño: Comisión de Publicaciones Lcdo Felipe Martínez Impresión:

Consejo Editorial • Wladimir Pérez PhD (Universidad Politécnica Estatal del Carchi) PRESIDENTE • Omelio Borroto Leal, PhD (Universidad Estatal de Manabí) Ecuador • MSc. Gustavo Javier Terán Rosero.(CITT - UPEC) Ecuador • Dr. Rolando Lomas Tapia (Universidad Técnica del Norte) Ecuador • MSc. Edwin Vladimir Buenaño Hermosa (INEC) Ecuador • Enrique Martínez Reyes PhD - Cuba • Marcelino Hernández Rodríguez PhD - Cuba • Rodolfo Pedroso Sosa DMV, PhD. (Universidad Agraria de La Habana) Cuba • Eloy Fernández Cuasimamani PhD (Universidad Técnica del Norte: Prometeo SENESCYT) Italia • Jana Ziarovská PhD (Universidad Eslovaca de Agricultura en Nitra) República Eslovaca • Patricia Castillo Briceño PhD (Escuela Superior Politécnica del Litoral) Prometeo SENESCYT • Wilfredo Franco PhD. Prometeo SENESCYT. Venezuela. • José Alí Moncada Rangel. PhD (Universidad Pedagógica Experimental Libertador. Instituto Pedagógico de Caracas) Venezuela • Jesús Ramón Aranguren Carrera. PhD (Universidad Pedagógica Experimental Libertador. Instituto Pedagógico de Caracas.) Venezuela • Dr. Kléber Francisco Navarrete Mier (Escuela Superior Politécnica del Litoral) Prometeo SENESCYT Comisión de Publicaciones: MSc. Jairo Ricardo Chávez Rosero (Presidente) Dra. Irene Alexandra Muñoz Betancourt Eco. Mike Joffre Coral Erazo Manuel de Jesús Peña PhD. Ing. Sandra Elizabeth Pozo Champutiz.

El nombre de la revista SATHIRI: Sembrador se encuentra registrado y protegido en el Instituto Ecuatoriano de Propiedad Intelectual bajo resolución IEPI_2017_RS_4308

Revisión de estilo y redacción MSc. Jairo Ricardo Chávez Rosero Lic. Ludgardo Rosero Benítez Revisión de traducción: Centro de Idiomas Extranjeros y Lenguas Nativas (CIDEN – UPEC)

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ÍNDICE EDITORIAL........................................................................................................................5 ECOLOGÍA, AGROPECUARIA Y AGROINDUSTRIA EVALUACIÓN DE BARRAS ENERGÉTICAS ENRIQUECIDAS CON GUANDUL (Cajanus cajan) Y AMARANTO (Amaranthus caudatus). Wilman Jenny Yambay Vallejo, Santo Daniel Borbor Suárez (Upec, Universidad Agraria Del Ecuador - Ecuador ..............................................................................................9 TENDENCIAS DE LA INVESTIGACIÓN DEL CACAO: OPORTUNIDADES PARA LA INVESTIGACIÓN EN SANTO DOMINGO DE LOS TSÁCHILAS. Gelmar Garcia Vidal. Laritza Guzmán Vilar, Reyner Pérez Campdesuñer. (Universidad Tecnológica Equinoccial. Sede Santo - Domingo - Ecuador Universidad de Holguín Oscar Lucero Moya - Cuba.....................................................................................24 DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE LÍNEAS DE CULTIVO DE PAPA UTILIZANDO IMÁGENES DIGITALES Iván García-, David Herrera, Jorge Mina (UPEC)............................................................................46

DIAGNÓSTICO DE LA TECNOLOGÍA UTILIZADA EN EL SECTOR LECHERO DEL CARCHI Gustavo Javier Terán Rosero, Guillermo Fausto Montenegro Arellano. (UPEC)..............68 TURISMO PROGRAMA DE CAPACITACIÓN EN TURISMO RURAL SUSTENTABLE PARA LA COMUNIDAD DE CHILMA BAJO, PROVINCIA DEL CARCHI, ECUADOR Johana Milena Morillo Cortez, José Alí Moncada Rangel (UTN).......................................79 RUTA CICLOTURISTICA TULCÁN - EL ÁNGEL COMO PRODUCTO TURÍSTICO Eduardo Javier Pozo Burgos, Dennys Andrés Bolaños Tobar (UPEC)................................94 INDICADORES DE SOSTENIBILIDAD PARA HOTELES CINCO ESTRELLAS MEDICIÓN DIMENSIONAL SOCIAL, CULTURAL, AMBIENTAL, POLÍTICA Y ECONÓMICA José Gregorio Aguiar López (Universidad Simón Bolívar - Venezuela).............................107 EDUCACIÓN Y HUMANIDADES DESARROLLO REGIONAL A TRAVÉS DEL MEJORAMIENTO CONTINUO DE LA EDUCACIÓN SUPERIOR Jaime Rodrigo Moreno Vallejo, Frank Gabriel Fajardo Romo ( CESMAG).....................129

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NORMATIVA PARA LA PREPARACIÓN Y PRESENTACIÓN DE TRABAJOS ..........287 Wilman Jenny Yambay Vallejo, Santo Daniel Borbor Suárez (Upec, Universidad Agraria del Ecuador - Ecuador) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 9 – 23. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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EDITORIAL

Uno de los temas que expresamente ha estado silencioso en el debate mundial por interés de las grandes empresas trasnacionales en mantenerlo silente, es el tema de la sobrepoblación del planeta. Y si no se detiene esa vorágine situación, podría llegarse el colapso medioambiental, dado que la tendencia de la población es a crecer de forma geométricamente progresiva, mientras que la producción de alimentos sólo aumenta de manera aritmética. Lo que se demuestra con ello es que no se están empleando los medios preventivos y represivos necesarios, y si no se toman las decisiones correctas se va a llegar a tal punto en que la población será mayor que los recursos disponibles para la subsistencia. Es necesario que desde la Academia se empiecen de manera más persuasivo abrir el debate, y así evitar que se haga de manera políticamente incorrecta cualquier toma de decisiones al respecto. El problema es real, y en tal sentido, muchos países y organismos multilaterales muestras signos de preocupación a lo que los han llevado hacer análisis de forma discreta para no generar un alarma social, así como tampoco ser objetos de críticas y ser señalados de impulsar un discurso político demagógico. La sobrepoblación es un fenómeno de alto riego que es producto de la elevada densidad humana, lo que está provocando un deterioro del entorno social y ambiental, disminuyendo así la calidad de vida de los ciudadanos y elevando el escenario de hambrunas y conflictos sociales a grandes dimensiones. Se hace prioritario para la humanidad controlar la sobrepoblación para disminuir la demanda de mayor alimentos, debido a que en la actualidad el mundo posee unos 7 200 millones de habitantes que consume recursos en un 50 % de la capacidad productiva del planeta, lo que puede hacer insostenible a la tierra en poco tiempo, este factor se debe en gran parte al crecimiento poblacional que se está llevando de manera geométrica. Y si se sigue con esa tendencia incontrolable las consecuencias serán catastróficas, y frente a estos escenarios alarmantes los estudiosos de la población mundial (Ecologial Footprint Network), hacen saber que al final del presente siglo la población serían de unos 11 000 mil millones, 2 000 mil más de lo pronosticado hasta el momento, se cavilaba que la población mundial llegaría solo a unos 9 000 mil millones, e incluso se llegó a creer que disminuiría. Y otro dato importante que hay que resaltar, es que el 86 por ciento de la población mundial viven en países donde se explota y se exige más a los ecosistemas de lo que estos pueden responder. Sin duda alguna, el aumento desproporcionado de la población de manera asimétrica a nivel geográfico va a generar violencia politica, y según las últimas revelaciones científicas es un hecho plausible y muy real la creencia de que cuan mayor sea el número de personas que existan en el mundo, la posibilidad de conflicto y de guerras será mayor, debido a que el aumento de las desigualdades sociales va en paralelo con la sobrepoblación mundial, siendo un caldo de cultivo Wilman Jenny Yambay Vallejo, Santo Daniel Borbor Suárez (Upec, Universidad Agraria del Ecuador - Ecuador) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 9 – 23. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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para la confrontación social. El aumento poblacional implica también una mayor competencia por los recursos naturales, ya comienzan a escasear como por ejemplo el agua dulce; así mismo, los alimentos podrían convertirse también en recursos escasos. Los datos divulgados por los organismos especializados son alarmantes, ya que están empezándose a publicar y divulgar cifras por los centros de investigaciones de las Universidades que hacen estudios sobre el tema. Los pronósticos afirman que el planeta deberá generar un 70 % más de alimentos desde ahora hasta al 2050. Y esto parece difícil, si se toma en cuenta el efecto invernadero y el cambio climático, que ha reducido las cosechas prácticamente en todas partes del mundo, generándose incluso hambruna y conflictos armados en naciones vulnerables ubicados en el continente africano. En tal sentido, es necesario que las Universidades como casas de luz que vencen a la sombra, deben generar y estimular investigaciones suficientes para afrontar este flagelo medio ambiental. Y a su vez, proceder a aumentar la literatura sobre la sostenibilidad ecológica para lograr divulgar tal situación. Ahora el desafío es grande a nivel de las instituciones públicas, ya que los principales retos de las administraciones públicas inteligentes, es poder diseñar y ejecutar políticas educativas y de inserción laboral en los países en plena expansión demográfica donde la juventud va en aumento, así como también diseñar y ejecutar políticas sanitarias y sociales de atención en aquellos países donde la población adulto mayor va en crecimiento. Es un reto que tienen por delante los investigadores y las Universidades de nuestros países de economía emergentes. Por lo cual, La Universidad Politécnica Estatal del Carchi (UPEC), como una de las más importantes Universidades del Ecuador, está en conteste en la gestión de esos nuevos desafíos hacia nuestra PACHAMAMA, y comprometida con el desarrollo del país en la formación de profesionales e investigadores de alto nivel, presenta nuevamente la revista REVISTA SATHIRI VOL. 12 – Nº 2, SEMESTRE Julio–Diciembre 2017, cumpliendo así con la periodicidad y la rigurosidad de los estándares de calidad investigativa, según los parámetros emitidos por URKUND de validación de estilo y técnica a través de la modalidad “doble ciego”, permitiendo que los artículos que se publiquen, sean verificados en su autenticidad del texto, así como el mejoramiento en su estructura de fondo o forma. Los contenidos siguen siendo de una revista pluridisciplinaria, donde se están publicando diez y siete (17) artículos científicos agrupados en cuatro (4) áreas del conocimiento a saber: Ecología, agropecuaria y agroindustria; Turismo; Educación y humanidades y Ciencias básicas y tecnologías. En tal sentido, la Universidad Politécnica Estatal del Carchi, como institución de educación superior pública y gratuita, está caracterizada por una gestión de calidad y de excelencia, es por ello que pone nuevamente en manos del mundo académico y del país en general esta nueva publicación para información y divulgación del conocimiento científico. Politólogo. Wladimir Pérez Parra. PhD. EDITOR DE LA REVISTA SATHIRI.

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ECOLOGÍA, AGROPECUARIA Y AGROINDUSTRIA

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EVALUACIÓN DE BARRAS ENERGÉTICAS ENRIQUECIDAS CON GUANDUL (Cajanus cajan) Y AMARANTO (Amaranthus caudatus). EVALUATION OF THE ENERGY BARS ENRICHED WITH PIGEON PEA (Cajanus cajan ) and Tassel Flower (Amaranthus cuadatus) (Entregado 13/06/2016 - Revisado 04/10/2017) WILMAN JENNY YAMBAY VALLEJO Magíster en Procesamiento de Alimentos por la Universidad Agraria del Ecuador. Magíster en Ciencias de la Educación mención Gestión Educativa y Desarrollo Social por la Universidad Técnica de Ambato. Doctora en Química por la Escuela Superior Politécnica del Chimborazo. Perito Químico Acreditado por el Consejo de la Judicatura. Técnico en Seguridad y Salud por el Ministerio de Relaciones Laborales. Docente Titular de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi. SANTO DANIEL BORBOR SUÁREZ Magister en Procesamiento de Alimentos, Ingeniero Agrícola Mención Agroindustrial por la Universidad Agraria del Ecuador. Docente de Ingeniería Agroindustrial en la Universidad Agraria del Ecuador. Universidad Politécnica Estatal del Carchi – Ecuador wilman.yambay@upec.edu.ec Universidad Agraria del Ecuador – Ecuador dborbor@uagraria.edu.ec

RESUMEN En el presente trabajo de investigación se evaluó cinco barras energéticas enriquecidas con guandul (Cajanus cajan) y amaranto (Amaranthus caudatus), como producto innovador y nutritivo enmarcado en los productos tipo snaks o cereales listos para comer; por el aporte calórico y nutritivo que presentan pueden ser consumidos por niños y personas que tiene un ritmo de vida acelerado. Se ensayaron cinco tratamientos en los cuales el 56,36 % de las materias primas(avena, higos, glucosa, mantequilla, miel y nuez) se mantuvo constante y el 43,64 % (guandul y amaranto) se modificó según diferentes tratamientos; las barras energéticas elaboradas se sometieron a una evaluación físico química, microbiológica y sensorial; del análisis estadístico no paramétrico Friedman, se determinó que T4 (guandul 1,.91 % y amaranto 32,73 %) presentó un mayor nivel de aceptación sensorial, del cual se

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determinó la composición química: fibra 12,15 %, carbohidratos totales 61,53 %, proteína 8,12 %, grasa 7,77 %, cenizas 1,10 %, materia seca 90,67 %, humedad 9,33 % y energía 348,53 kcal/100g, y microbiológica: recuento de bacterias aerobias, E. coli / Coliformes, mohos y levadura, constituyéndose en un producto nutritivo y fuente de energía y fibra, comparable con la calidad de productos comerciales similares. Palabras clave: Barra energética, guandul, amaranto.

ABSTRACT In this research, five energetic bars enriched with Guandul (Cajanus cajan) and amaranth (Amaranthus caudatus) were evaluated as an innovative and nutritious product known as snacks or ready to eat cereals; for the caloric and nutritional contribution they present can be consumed by children and people who have an accelerated pace of life. Five treatments were tested in which 56,36 % of the raw materials (oats, figs, glucose, butter, honey and walnut) were kept constant and 43,64 % (guandul and amaranth) were modified according to different treatments; the energetic bars elaborated underwent a physical, chemical, microbiological and sensorial evaluation; using non-parametric Friedman statistical analysis, it was determined that T4 (guandul 1,91 % and amaranth 32,73 %) presented a higher level of sensorial acceptance, from which the chemical composition was determined: fiber 12,15 %, total carbohydrates 61,53 %, protein 8,12 %, fat 7,77 %, ash 1,10 %, dry matter 90,67 %, moisture 9,33 % and energy 348,53 kcal / 100g, and microbiological: counting of aerobic bacteria , E. coli / Coliformes, molds and yeast, constituting a nutritious product and source of energy and fiber, comparable with the quality of similar commercial products. Keywords: Energy bar, Pigeon Pea, Tassel Flower.

1. Introducción El ritmo de vida acelerado, la falta de tiempo para la preparación de alimentos sanos, la disponibilidad a gran escala y a bajos precios de alimentos chatarra de bajo contenido nutritivo, desencadena en problemas de salud para los consumidores sin importar la edad. Las barras energéticas son alimentos nutritivos, beneficiosos para la salud y ayudan a recuperar la energía gastada en las actividades diarias, es un producto dirigido a personas de diferentes edades que desean cuidar su salud (Badillo, 2011), al ser un producto de alto contenido proteico y energético están diseñadas para personas que realizan deportes intensos y prolongados con un mayor componente aeróbico, además, aportan la energía necesaria para mantener el calor corporal en condiciones ambientales adversas (Yenquen, 2016). El amaranto (Amaranthus caudatus), es una planta anual, a nivel mundial China es el principal productor con 150 000 ha sembradas, le siguen India y Perú con 900 ha, Estados Unidos con 500 Wilman Jenny Yambay Vallejo, Santo Daniel Borbor Suárez (Upec, Universidad Agraria del Ecuador - Ecuador) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 9 – 23. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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ha, en cuanto a la participación del mercado en exportaciones, Argentina representa el 49 %, Perú el 45,24 %, México el 3,02 %, Bolivia con 0,36 % y Ecuador con 0,25 %, según el MAGAP (2014), en el Carchi se cultiva el 6 % de dicho valor. Forma parte del grupo de los cereales, de alto valor nutritivo por su contenido de proteínas, aminoácidos esenciales como la lisina, rico en carbohidratos, fibra y minerales como fósforo, calcio y magnesio, contiene grasas saludables como escualeno y ácido linoleico (Marroquín, 2012). En el Litoral ecuatoriano según datos del III Censo Agropecuario, hay sembradas 19.438 has de fréjol de palo o gandul (Cajanus cajan), en las provincias del Guayas, Manabí y Los Ríos (Zambrano, 2010), en el Valle del Chota se encuentran sembradas 225 has con una producción de 14895 bultos anuales (Criban y Mina, 2012). Es una leguminosa de alto valor nutritivo que contiene entre 18 y 25% de proteínas y hasta un 32%, contiene numerosos oligoelementos y es una buena fuente de vitaminas solubles como la tiamina, la riboflavina, la niacina y la cholina (Zambrano, 2010). La mezcla de cereales y leguminosas constituyen una fuente de proteína vegetal que puede sustituir a la proteína animal, el uso de estas materias primas permitirá contribuir con la transformación de la matriz productiva según el Plan Nacional del Buen Vivir, con ello se aprovecha las nuevas oportunidades que tanto la ciencia como la industria pueden aportar para mejorar la calidad de vida, mediante la elaboración de productos innovadores y nutritivos. Tomando en cuenta estos antecedentes, el objetivo de esta investigación es evaluar los parámetros sensoriales, físico químicos y microbiológicos de barras energéticas enriquecidas con guandul (Cajanus cajan) y amaranto (Amaranthus caudatus) con diferentes formulaciones. 2. Materiales y métodos Para la elaboración de las barras energéticas se debe cumplir con lo establecido en el reglamento de Buenas Prácticas de Manufactura del Ministerio de Salud Pública (ARCSA-DE-067-2015-GGG). En agosto del 2014 se compró 2 kg de guandul seco en el Valle de la Chota provincia de Imbabura – Ecuador, 2 kg de amaranto reventado marca Kawsay en el supermercado Camary de la ciudad de Riobamba provincia de Chimborazo - Ecuador, en el supermercado AKI de la ciudad de Tulcán provincia del Carchi – Ecuador se compró 1 kg de avena marca Quaker, 1 kg de dulce de higos de dulcería Arboleda, 500 g de glucosa de la casa de los Químicos, 500 g de mantequilla de la Fabril, 500 g de miel de abeja Terrafertil S.A., 1 kg de azúcar Valdez y 500 g de nuez de Valparaíso – Chile importado por Medina, previo a la adquisición se revisó que la etiqueta de los productos cumplan con lo establecido en NTE INEN 1334-1 Rotulado de productos alimenticios para consumo humano, asegurando la calidad de los mismos. Los insumos se llevaron al laboratorio de Control de Calidad de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi, en el caso del guandul se sometió a una clasificación previo su uso, retirando los granos en mal estado y partículas extrañas, dichos insumos se almacenaron hasta la elaboración de las barras energéticas. Elaboración de las barras energéticas Se consideraron cinco tratamientos en función de la cantidad de guandul y amaranto como se detalla la Tabla 1.

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El 56,36 % de las materias primas (avena, higos, glucosa, mantequilla, miel y nuez) se mantuvo constante y el 43,64 % (guandul y amaranto) se modificó según las formulaciones que se detallan en la Tabla 1. Para el pesaje se utilizó una Balanza gramera marca BOECO, modelo BBL54, de precisión 0,01 g y de capacidad 500 g, se dosificaron los insumos de acuerdo a los porcentajes establecidos en la Tabla 2.

Preparación del Guandul. - El guandul se colocó a remojo en agua, en proporción 1:2 (guandul: agua) por 24 horas, transcurrido este tiempo se retira el agua y se sometió a cocción en un Autoclave vertical marca All American, modelo 75X, en un recipiente que contenía agua en una proporción 1:1,5 (guandul: agua) y con 12 % de azúcar, la cocción se realizó por 55 min., a 1 kgf/ cm2 de presión y 120 ºC, se lavó con agua y se eliminó el exceso de la misma con ayuda de un tamiz, luego se procedió a triturarlo en un procesador de alimentos marca Oster. Preparación de la Avena. - La avena se colocó en un sartén de teflón y se calentó sobre una hornilla a 75 °C, se revolvió con una espátula por 10 min. Mezclado. - En un recipiente limpio y seco se colocó las nueces e higos picados, la avena, el guandul y el amaranto según las formulaciones establecidas en la Tabla 2 y se mezclaron en forma uniforme. Un recipiente de teflón se calentó sobre una hornilla a una temperatura de 60 °C, y se añadió la mantequilla, la miel y la glucosa hasta derretirlas, luego se incorporó la mezcla anterior y se revolvió hasta conseguir una pasta homogénea. Se retiró del fuego y se amasó hasta obtener una pasta compacta que se pueda moldear. Moldeado. - La masa a se colocó en los moldes y se prensó a 50 kgf/cm2 por una hora, transcurrido este tiempo se procedió a retirar las barras energéticas de los moldes y se colocaron en una lata previamente engrasada. Horneado. – En el Horno marca PROINGAL previamente calentado se hornearon las barras energéticas a 120 ºC durante 40 min. se sacaron del horno y se dejaron enfriar a temperatura ambiente Wilman Jenny Yambay Vallejo, Santo Daniel Borbor Suárez (Upec, Universidad Agraria del Ecuador - Ecuador) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 9 – 23. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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en un lugar aséptico para evitar contaminaciones cruzadas. Empacado. - Las barras energéticas de los diferentes tratamientos se empacaron al vacío como se indica en la Figura 1, la asepsia en esta etapa es importante ya que la barra energética fría puede ser susceptible a una contaminación cruzada. Etiquetado. – De los datos del análisis físico químico del tratamiento con mayor aceptación sensorial se construyó la Tabla de información nutricional y el sistema gráfico o semáforo nutricional como se muestra en la Figura 3, para lo cual, se consideró la información de NTE INEN 1334- 1 y 2, 2011 Rotulado de productos alimenticios para consumo humano, y el Acuerdo Ministerial 4522 Reglamento Sanitario de Etiquetado de Alimentos Procesados para el consumo Humano. En dichas cajas se colocaron las barras energéticas enriquecidas con Guandul (Cajanus cajan) y amaranto (Amatranhuts caudatus), para ser almacenadas.

Almacenado. – Las barras energéticas se almacenaron a temperatura ambiente en el laboratorio hasta que se proceda a realizar el análisis sensorial, físico químico y microbiológico. Análisis del producto terminado. – Las muestras de las barras energéticas elaboradas fueron sometidas a los diferentes análisis físicos químico y microbiológico, para lo cual se utilizaron los equipos, materiales y reactivos con los que cuenta el laboratorio de Control de Calidad de la UPEC, en la Tabla 3 se detalla el análisis realizado y el método de ensayo utilizado. Wilman Jenny Yambay Vallejo, Santo Daniel Borbor Suárez (Upec, Universidad Agraria del Ecuador - Ecuador) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 9 – 23. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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Estadística inferencial Variables cuantitativas Para las variables cuantitativas se estableció un Diseño Experimental Completamente al Azar (DCA), con cinco tratamientos y cuatro repeticiones, ninguno de los dos factores en estudio se consideró “exógeno” a los tratamientos (H. Saltos 1993). Con los datos obtenidos en los análisis que se hace referencia en la Tabla 3 se levantó el Análisis de Varianza con su respectiva prueba de Tukey, para identificar la relación de los cinco tratamientos con los valores de las pruebas físico químicas: humedad, proteína, grasa, cenizas, fibra, carbohidratos totales y energía total.

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En la Tabla 4 se detalla el esquema del análisis estadístico, para hallar la diferencia de los promedios de los tratamientos se utilizó la prueba de comparación de Tukey al 5 %. Para variables cualitativas Para la evaluación sensorial se consideró un diseño en bloques al azar, por ello se realizó la prueba de Friedman para comparar los tratamientos evaluados en cada uno de los atributos sensoriales: apariencia, color, olor, textura, sabor y el producto en general. Se utilizó esta prueba por que se apropia a la escala de medida de las variables en estudio, las cuales son ordinales y cada catador degustó todas las muestras, por tanto, cada catador constituye un bloque. Las pruebas de comparaciones múltiples se realizaron para comparar los tratamientos y también para verificar si las apreciaciones de los catadores presentaron diferencias significativas. Se utilizó un nivel de significación de 0,05 y el programa Infostat 3. Resultados y discusión Variables cuantitativas Humedad El valor de p<0,0001 del ANAVAR indica que existen diferencias estadísticamente significativas entre los tratamientos, en la Tabla 5, se puede evidenciar que las medias de los cinco tratamientos se encuentran en diferentes rangos, notándose que T5 presenta el menor contenido de humedad 7,79 % valor que se encuentra dentro del límite establecido en la Norma NTE INEN 2595:2011, 2011 “Granola – Requisitos”, el producto con mayor contenido de humedad fue T1 con 28,66 %, lo que hace deducir que en las muestras evaluadas a mayor contenido de guandul el producto elaborado presentó mayor contenido de humedad esto se debe a que el grano de amaranto reventado presenta un bajo porcentaje de humedad del 12 al 14% (Sáenz, 2016), por lo que la barra energética que tiene un mayor contenido de amaranto presentó menor contenido de humedad. Comparado con los valores presentados por Peñafiel (2013) 5,4 % de humedad de las barras energéticas de amaranto reventado elaboradas en su investigación; la diferencia se debe a la divergencia de la tecnología en el procesamiento de las barras energéticas. Siendo mucho mejor porcentajes bajos de humedad para la prevención de crecimiento de microorganismos perjudiciales como la de mohos y levaduras.

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Proteína El valor p<0,0001 en el ANAVAR indicó que existieron diferencias estadísticamente significativas entre tratamientos, en la Tabla 6 se establece que las medias de los cinco tratamientos se encuentran en rangos diferentes, siendo T4 el que contiene más proteína con 8,12 %, lo cual lo hace más atractivo para el consumidor. La cantidad de proteína contenida en los productos de los cinco tratamientos fluctuó entre 7,4 % a 8,12 % valores que se encuentran dentro del rango de las barras energéticas comerciales (6% a 12%). Las proteínas que resultan de la mezcla cereales leguminosas se considera completa en cuanto al contenido de aminoácidos, hay que destacar que el aporte calórico de dicha biomolécula es de 9 kcal/g (Sáenz, 2016).

Grasa El valor p<0,0001 en el ANAVAR indicó que existieron diferencias estadísticamente significativas entre tratamientos, en la Tabla 7 se determina que las medias de los cinco tratamientos se encontraban en rangos diferentes, donde T3 contiene 10,52 % de grasa y T1 5,45 %, de lo cual se deduce que a mayor cantidad de amaranto presente en las barras energéticas analizadas, mayor es el contenido de grasa, lo cual se debe a que el contenido de grasa es mayor en el amaranto de 6,1 a 8,1 % que en el guandul 1,3 %. Las grasas son una fuente importante de energía, pues cada gramo de lípidos genera 9 kcal (Badui, 2004).

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Cenizas El valor p=0,0002 del ANAVAR indica que no existen diferencias estadísticamente significativas entre los tratamientos para el contenido de cenizas, lo cual se correlaciona con los valores detallados en la Tabla 8, donde las medias de los cuatro tratamientos se encuentran en el rango A, los valores detallados se encuentran dentro de los valores reportados en las barras que se encuentran en el mercado de 1 a 1,9 %. En las cenizas se encuentran minerales como calcio, fósforo, hierro, magnesio, potasio, sodio, y zinc, muy importantes para el aporte de una dieta balanceada (Ochoa, 2012).

Fibra El valor de p<0,0001 del ANAVAR determina que hay diferencias estadísticamente significativas entre los tratamientos, lo cual se corrobora con los datos detallados en la Tabla 9 ya que las medias de los cinco tratamientos se encuentran en rangos diferentes, siendo T5 el que contiene un mayor porcentaje de fibra 12,41 %, valor comparable con los presentados por: Lascano (2013) cuya barra energética elaborada en su investigación presentó un contenido de fibra del 11 %, el alto contenido de fibra hace más atractivo el consumo de barras energéticas ya que la fibra absorbe el agua (hasta 5 veces su peso) acelerando el tránsito intestinal lo cual permite eliminar el colesterol y ciertas sales biliares, ayudando a disminuir la cantidad de glucosa y ácidos grasos en la sangre, además de dar una impresión de saciedad, obligando a reducir la cantidad de alimentos ingeridos (INTI 2011). De los datos obtenidos de las muestras se deduce que a mayor cantidad de amaranto presente en la barra energética mayor contenido de fibra en el producto terminado, ya que el contenido de fibra es mayor en el amaranto de 3 a 5 % que en el guandul 1,3% (Zambrano, 2010) (Marroquín, 2012).

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Carbohidratos Totales (CHT) De acuerdo al valor p<0,0001 del ANAVAR se establece que existen diferencias estadísticamente significativas entre los tratamientos, en la Tabla 10 se indica que las medias se encuentran en rangos diferentes, donde la mayor cantidad de carbohidratos totales presentó T4 con 61,53 %, contenido similar al de la barra energética de Kiwicha (Amaranthus caudatus) expandida enriquecida con concentrado proteico de pota (Dosidicus gigas) cuyo valor fue de 60,9 % (Yenque, 2016) y con 58,87 % de la barra energética de moringa, quinua y amaranto (Velastegui, 2016), el aporte de energía de los carbohidratos es de 4 kcal/g (Badui, 2004).

Energía Total El valor p<0,0001 en el ANAVAR indicó que existieron diferencias estadísticamente significativas entre tratamientos, lo cual se correlaciona con lo que se detalla en la Tabla 11 ya que los cinco tratamientos se encuentran en rangos diferentes, siendo T5 con 364,91 kcal/100g el producto que aporta con la mayor cantidad de energía, valor comparable a los obtenidos por: Velastegui (2016) que fue de 432,3 kcal/100g; 427,01 kcal/100g de la barra energética elaborada por Veloz (2015) y 442,42 kcal/100g de la barra energética obtenida por Lascano (2013), dichos valores contribuyen a afianzar el nombre de barras energéticas a este tipo de productos alimenticios.

Análisis Microbiológicos Para determinar la inocuidad de los productos elaborados se realizó el análisis microbiológico según lo que se indica en la Tabla 3, los resultados se reportan en la Tabla 12, dichos valores se encuentran dentro de lo establecido en la norma de referencia NTE INEN 2595: 2011 “Granola – Requisitos”, por lo que dichos productos se consideran de buena calidad, inocuos y aptos para el consumo humano.

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Variables cualitativas El análisis sensorial se realizó considerando las características organolépticas de los productos de los cinco tratamientos, para lo cual 30 catadores seleccionados evaluaron atributos como: apariencia, color, olor, textura, sabor y el producto en general; dichas características fueron ponderadas para su análisis estadístico en una escala hedónica de cinco puntos (1=muy desagradable, 2=desagradable, 3=ni agradable ni desagradable, 4=agradable, 5=muy agradable). Atributo Apariencia El valor de p<0,0001 en la prueba de Friedman determina que las muestras evaluadas son estadísticamente diferentes a un nivel de significancia del 5 %. En la Tabla 13 se indica que los tratamientos se encuentran en rangos diferentes, se nota que el producto de mayor aceptación en cuanto al atributo apariencia es T4 con una calificación de 137,50 puntos, la percepción de los catadores en promedio fue de 4,58 puntos, muy agradable, cabe destacar que la apariencia de un producto es un factor inicial determinante al momento de la elección de un producto.

Atributo color El valor p<0,0001 en la prueba de Friedman establece que las muestras evaluadas son estadísticamente diferentes, lo cual se evidencia en la Tabla 14, ya que los promedios se encuentran rangos diferentes, el producto que presenta una mayor aceptación por los catadores en cuanto al color es el T4 con 134,00 puntos. En el aspecto visual de un alimento el color es muy importante al momento Wilman Jenny Yambay Vallejo, Santo Daniel Borbor Suárez (Upec, Universidad Agraria del Ecuador - Ecuador) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 9 – 23. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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de su selección, usualmente el color de un alimento tiene relación directa con su composición físico – química, con las materias primas o el tiempo de vida útil, la percepción en promedio de los catadores fue de 4,47 puntos, muy agradable.

Atributo olor El valor de p=0,0006 en la prueba de Friedman determina que las muestras evaluadas no son estadísticamente diferentes, en la Tabla 15 se indica que T2, T5 y T3 comparten los rangos A y B siendo similares en el olor, el producto de mayor aceptación es T4 con una valoración de 114,50 puntos. El olor es la percepción por medio de la nariz de las sustancias volátiles liberadas de los alimentos, esta percepción ayuda a determinar el estado de un alimento su frescura y aceptación del mismo.

Atributo textura De acuerdo a los valores detallados en la Tabla 16 se determina que T4 con un puntaje de 3.88 que corresponde a agradable en cuanto a la textura que presenta dicho producto y T1 se enmarcócomo desagradable. La textura responde al conjunto de propiedades que se derivan de la especial disposición que tienen entre si las partículas que integran los alimentos.

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Atributo sabor Según los valores detallados en la Tabla 17 los catadores evalúan de manera similar a los productos de T2, T3 y T5, compartiendo los rangos B y C. El producto de T4 es el de mayor aceptación con un puntaje de 129,50; la percepción de los catadores en promedio fue de 4,30 puntos, agradable.

Producto en general De acuerdo a los datos de la Tabla 18 se establece que las cinco muestras evaluadas son estadísticamente diferentes, donde T1 y T2 comparten el rango A y T3 y T5 comparten el rango C. En el rango E y con el puntaje más alto 122,50 se encuentra el producto de T4 con una media de 4,08 puntos. La valoración del producto en general reúne los atributos de apariencia, color, olor textura y sabor en uno solo como aceptabilidad del producto como tal, el consumidor realiza esta valoración ya que atiende a su propia escala interna de apreciación del producto.

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4. Conclusiones Como conclusiones del presente trabajo de investigación “Evaluación de la barra energética enriquecida con Guandul (Cajanus cajan) y Amaranto (Amaranthus caudatus)”, es importante mencionar que: •

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Los valores de humedad, proteína, grasa, cenizas, fibra, carbohidratos totales y energía total dependen de los componentes y cantidades utilizados en la preparación de las barras energéticas. El producto de mayor aceptabilidad por parte del grupo de catadores fue la barra energética T4 (10,91 % Guandul + 32,73 % Amaranto), ya que dicho producto presentó preferencia en función a los atributos sensoriales como: color, olor, textura y sabor en uno solo como aceptabilidad del producto, lo que provoca el deseo de una persona para adquirir y consumir el producto. El tratamiento T4 fue el más aceptado por el grupo de catadores, nutricionalmente todos los tratamientos presentan valores que se enmarcan dentro de los reportados en las barras que se encuentran en el mercado. un contenido de: carbohidratos totales 61,53 %; proteína 8,12 %; grasa 7, 77 %; cenizas 1,10 %; humedad 9,33 %; energía 348,53 kcal/100g y alto contenido de fibra 12,15 %; dichos valores son comparables con los datos de productos elaborados en investigaciones similares. Valores que se encuentran dentro de los requisitos establecidos en la normativa vigente NTE INEN 2595:2011 “Granola – Requisitos”. Los resultados del análisis microbiológico de las barras energéticas demostraron que durante la preparación se cumplió con los parámetros de BPM, dando como resultado productos inocuos que se enmarcan dentro del nivel de buena calidad y apto para el consumo humano.

5. Recomendaciones • • • •

El guandul como ingrediente debe ser cocido y triturado ya que al colocarlo entero este no presenta una apariencia agradable en la barra energética. Conviene empacar al vacío las barras energéticas para prevenir la oxidación acelerada de los lípidos constituyentes del producto. Trabajar bajo parámetros estrictos de Buenas Prácticas de Manufactura para asegurar la calidad e inocuidad de los productos elaborados. Desarrollar una estrategia de marketing parar llegar la comercialización de barras energéticas.

6. Referencias bibliográficas ARCSA 067. «Normativa técnica sanitaria para alimentos procesados, plantas procesadoras de alimentos, establecimientos de distribución, comercialización, transporte y establecimientos de alimentación colectiva.» Quito, 2015. Badillo Bustamante, María José. «Elaboración de una barra energética con cereales como: avena, cebada y trigo, adicionando espirulina y ciruela pasa.» Trabajo de titulación, Quito, 2011. cimpa.s.a.s. «Glucosa ficha técnica.» Ficha técnica, 2014.

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TENDENCIAS DE LA INVESTIGACIÓN DEL CACAO: OPORTUNIDADES PARA LA INVESTIGACIÓN EN SANTO DOMINGO DE LOS TSÁCHILAS RESEARCH TRENDS IN COCOA: OPPORTUNITIES FOR RESEARCH IN SANTO DOMINGO DE LOS TSÁCHILAS (Entregado 13/02/2017- Revisado 16/05/2017) GELMAR GARCÍA VIDAL. Profesor a tiempo completo de la Facultad de Ciencias Administrativas. Profesor de programas de doctorado y maestrías, así como autor de diversos artículos, libros y comunicaciones en congresos de ámbito nacional e internacional relacionados con la gestión empresarial. Universidad Tecnológica Equinoccial. Sede Santo Domingo. Ecuador. LARITZA GUZMÁN VILAR. Profesora Titular de la Facultad de Ingeniería Industrial y Turismo. Docente de la Maestría en Gestión Turística. Autora de artículos, libros y comunicaciones en congresos de ámbito nacional e internacional relacionados con la gestión turística del patrimonio. Universidad de Holguín Oscar Lucero Moya, Cuba. REYNER PÉREZ CAMPDESUÑER. Profesor a tiempo completo de la Facultad de Ciencias Administrativas. Profesor de programas de doctorado y maestrías, así como autor de diversos artículos, libros y comunicaciones en congresos de ámbito nacional e internacional relacionados con la gestión empresarial y el turismo. Universidad Tecnológica Equinoccial. Sede Santo Domingo. Ecuador. Univeridad Tecnológica Equinoccial. Sede Santo Domingo -Ecuador Universidad de Holguín - Cuba gelmar.garcia@ute.edu.ec laritza.guzman@yahoo.es reyner.perez@ute.edu.ec

Gelmar Garcia, Laritza Vilar, Reyner Pérez (Universidad Tecnológica Equinoccial. Sede Santo - Domingo - Ecuador. Universidad de Holguín Oscar Lucero Moya - Cuba) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 24 – 45. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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Resumen El cultivo del cacao está muy ligado a aspectos económicos, históricos y socioculturales del Ecuador. El contexto en que se desarrolla el estudio es Santo Domingo de los Tsáchilas, teniendo en cuenta su importancia en la producción del cacao. En relación con esta localidad, se realizó una búsqueda en las bases de datos de diversas IES del país y se analizaron los trabajos de titulación encontrados que estudiaron algún aspecto del cacao. También se analizaron las publicaciones

alojadas en Scopus que abordaban algún aspecto del cacao, todo lo anterior con el objetivo de identificar oportunidades de investigación y publicación en lo referente al cacao. La información recopilada de las fuentes antes mencionadas fue sometida a análisis univariado de frecuencias y porcentajes presentados a través de gráficas; específicamente para lo relacionado con los trabajos de titulación se utilizó el análisis de redes sociales a través de UCINET 6 for Windows. De forma general, se identificaron las cantidades de artículos publicado en los últimos 5 años y trabajos de titulación defendidos; autores, instituciones y países líderes en la investigación del cacao; áreas de mayor concentración de la investigación; líderes científicos; temas más investigados; así como, países a los que se ha pretendido exportar cacao desde el territorio analizado. Con este trabajo se puede concluir que existe un espacio investigativo en Santo Domingo de los Tsáchilas en lo relacionado con el cacao que puede ser aprovechado en función de mejorar la visibilidad de este producto en el contexto internacional. Palabras claves: cacao, investigación, oportunidades, Santo Domingo de los Tsáchilas

Abstract Cocoa cultivation is closely linked to economic, historical and cultural aspects of Ecuador. The study was developed at Santo Domingo de los Tsáchilas, given its importance in the production of cocoa. In relation to this town, a search was conducted in the databases of various higher education institutions in the country and dissertations found studying some aspect of cocoa were analyzed. Scopus hosted publications that addressed some aspect of cocoa were also analyzed in order to identify opportunities for research and publication in relation to cocoa. The information gathered from the above sources was subjected to univariate analysis of frequencies and percentages presented through graphs; specifically for matters related to the final assignments the social network analysis through UCINET 6 for Windows was used. Generally, the amounts of articles published in the last five years and defended dissertation were identified; authors, institutions and leading countries in cocoa research; most concentrated areas of research; scientific leaders; most researched topics; as well as countries to which the analyzed territory has tried to export cocoa. It´s possible to conclude that there is a research space in Santo Domingo de los Tsáchilas in relation to cocoa which can be exploited in terms of improving the visibility of this product in the international context. Keywords: cocoa, research, opportunities, Santo Domingo de los Tsáchilas

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1. INTRODUCCIÓN La investigación que se presenta tiene su origen en la importancia que tiene el cacao para el Ecuador de forma general y Santo Domingo de los Tsáchilas de forma particular. La historia ha demostrado la riqueza que aporta el cacao tanto a lo social, lo económico y lo patrimonial. Cada país tiene sus características distintivas, en el caso de Ecuador es reconocido por una cultura e historia relacionada en gran medida al cultivo del cacao (Theobroma cacao), acreditado como “pepa de oro”. Históricamente esta nación es reconocida a nivel mundial como productor y exportador de esta especie tan valiosa, actividad de gran peso en la economía ecuatoriana y con inclinación al aumento. El cacao constituye una importante fuente de empleo y se estima que alrededor de 600.000 personas están vinculadas directamente a la actividad; aparte de que el cacao constituye el tercer producto agrícola exportado (González Apolo, 2011). El origen de la domesticación del cacao se sitúa en Mesoamérica, específicamente entre México, Guatemala y Honduras, en torno a los 2000 años antes de Cristo. Sin embargo, investigaciones realizadas precisan la existencia de al menos una variedad original del cacao en la Alta Amazonía, lo cual intuye su aprovechamiento por más de 5500 años en dicho territorio (Lanaud, Solórzano, Zarrillo, & Valdez, 2012). En la segunda mitad del siglo XVI el cacaotero se convirtió en un negocio rentable que llamó la atención de los empresarios (Coronel Flores & Landetta Rea, 2009). La literatura sobre el tema relata, respecto a la comercialización, varios momentos denominados boom del cacao en Ecuador (Chiriboga, 1990). El primer boom se concentra desde mediados del siglo XVIII y durante el primer tercio del siglo XIX, fin del período colonial e inicios del republicano; etapa cuando los cultivos se extienden por el Litoral (Carrera Almeida, 2014; Chiriboga, 1990). El segundo boom se ubica finales del siglo XIX y las dos primeras décadas del siglo XX; fase que se destaca por el crecimiento de la producción, aumento de la demanda, elevación de precios, evolución de la tecnología, y su industrialización a nivel mundial (Carrera Almeida, 2014; Ruales, 2013). El tercer boom comprende desde mediados de la primera década del siglo XXI y continúa hasta hoy (Chiriboga, 1990; Ortiz Crespo, 2014). En el caso de Ecuador, el arribo de enfermedades como la moniliasis (Moniliophthora roreri), mazorca negra (Phytophthora sp) y escoba de bruja (Moniliophthora perniciosa) han atacado de forma considerable al cacao (Pico, Calderón, Fernández, & Díaz, 2012), lo cual ha traído consecuencias desfavorables dirigidas a la disminución considerable de la producción del cacaotero; y por otra lado, la introducción de variedad foránea, especialmente proveniente de Venezuela. Aparejado a esta situación, se originaron híbridos eficaces pero con menor calidad aromática que la variedad original. Por fortuna, con el decursar de los años Ecuador ha ido rescatando la tradición del cultivo del cacao. En la actualidad, se cultivan diferentes tipos de cacao, pero la más popular debido a su calidad, sabor y aroma es la variedad Nacional, reconocido como Producto Símbolo del Ecuador en el 2006 (ANECACAO, 2015b, 2015c; Lanaud, et al., 2012). Dada la importancia que contiene el cacao, no solo como fuente de ingreso a la comunidad ecuatoriana sino además como aspecto notorio de su patrimonio e identidad, se han realizado diversos proyectos que amplían su estudio; en cuanto a nacionales, un ejemplo es el desarrollado por el Ministerio de Agricultura Ganadería Acuacultura y Pesca (MAGAP) denominado Reactivación del Cacao Nacional Fino y de Aroma que se inició en julio del 2012 en las provincias de Esmeraldas, Manabí, Guayas, Los Ríos y Santo Domingo de los Tsáchilas, Pichincha, Bolívar, Sucumbíos, Orellana, Napo, Morona Santiago y Zamora Chinchipe; el cual tiene la finalidad de reactivar al sector productivo de Cacao Nacional Fino y de Aroma, contribuyendo a reposicionar y consolidar el buen nombre del Ecuador como productor del mejor cacao del mundo, además de promover la productividad, rentabilidad, investigación, mejoramiento de la calidad e institucionalidad de la cadena de valor.

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Se suma, convenios internacionales para indagar sobre su origen, domesticación, y transcendencia cultural. Tal es el caso del proyecto entre el Instituto Nacional Autónomo de Investigaciones Agropecuarias (INIAP), conjuntamente con la Estación Experimental Tropical Pichilingue y el Centro de Cooperación Internacional de Investigación Agronómica para el Desarrollo (CIRAD) de Francia; con el objetivo de localizar y rescatar la variedad ancestral del cacao. Se suma en este sentido, los estudios realizados por el Instituto Nacional de Patrimonio y Cultura (INPC) del Ecuador y el Instituto de Investigación para el Desarrollo (IRD) de Francia, que sustenta la teoría de los arqueólogos referentes a la cultura Mayo Chinchipe, la cual se extiende a lo largo de la cuenca del río Chinchipe hasta su confluencia con el río Marañón, como eje fundamental en la domesticación del cacao entre los años 5500 a 5350 antes del presente (3500 y 3350a.c.) en el yacimiento Santa Ana-La Florida, cantón Palanda en la provincia de Zamora Chinchipe (Lanaud, et al., 2012). La gama de cacao en grano, de sabor y aroma totalmente diferentes, se define en las clasificaciones siguientes: a) fino o de aroma, llamado también Nacional o Cacao Arriba como se conocen en el mercado internacional; y b) común u ordinario, nombrado CCN-51 (ANECACAO, 2015a). El primer tipo es la causa de que se denomine a Ecuador como el primer país productor y exportador de esta variedad, le siguen Indonesia, Papúa Nueva Guinea y Colombia. Lo demandan países desarrollados como Alemania, Bélgica, Francia, Luxemburgo, Italia, Suiza, Holanda, Reino Unido, Estados Unidos, Japón, entre otros (Carrera Almeida, 2014; González Apolo, 2011). Como lo indica su nombre sus peculiaridades se centran en su aroma y sabor causados por las condiciones geográficas y climáticas del Ecuador, lo cual que según los especialistas le imprime pureza en la fragancia y sabores frutales y florales (ANECACAO, 2015b). Mientras que el segundo, cacao clonado, se usa en lo fundamental combinado con el cacao fino o de aroma; y se distribuye en los países que no buscan cacao de tan alta calidad como México, Argentina, Colombia y China (Carrera Almeida, 2014). En 1965 el agrónomo ecuatoriano Homero Castro hizo un injerto de varias cepas de cacao para combatir las plagas que azotaban los cultivos de cacao tradicional. Como resultado hoy se cuenta con un clon resistente a los males, creado a partir de cepas Iquitos (ecuatoriano-peruana, 45,4%), Criollo (Amazonia, 22,2%) y Amelonado (Ghana y Centroamérica, 21,5%). Dada la acidez y astringencia que lo define, la industria internacional marginó esa variedad, aspecto que ha ido cambiando paulatinamente (AFP, 2016). González Apolo (2011) afirma que 500000 ha de cacao existentes en la nación ecuatoriana, más del 90% pertenece a cacao Arriba y el 10% al CCN51. A pesar de que en los últimos años las plantaciones de cacao Arriba no han disminuidos, se ha incrementado la siembra de CCN51. Tal es así, que según el diario El Comercio, en el presente año, esta variedad conquista a los chocolateros del mundo y emerge como estrella en los mercados del grano. Se señala que la producción de esta especie de cacao se quintuplicó entre 2005 y 2013, al pasar de 20000 a 100000 toneladas anuales. Además refirió, que según cifras oficiales, en el 2015 de las 205000 toneladas de cacao que exportó Ecuador, la mitad correspondió a CCN-51 (AFP, 2016). Santo Domingo de los Tsáchilas, es reconocido a nivel nacional como una de las principales zonas productoras de cacao fino y de aroma (Antequera Baiget, 2012; Coronel Flores & Landetta Rea, 2009). Su uso en la zona se remonta desde los indígenas que lo empleaban como medicina ancestral y fortificante (González Apolo, 2011). En el norte de Manabí y Santo Domingo de los Tsáchilas la producción posee un fuerte sabor de nueces y frutas frescas que se mantiene en el paladar; mientas la producción del Occidente de Pichincha, La Concordia y el norte de Santo Domingo, se caracteriza por un fuerte aroma a maní y débiles notas florales y frutales (Antequera Baiget, 2012). En la actualidad, resulta una de las provincias, como se mencionó, seleccionadas para formar parte del proyecto de Reactivación de Café y Cacao Nacional Fino de Aroma creado por el Ministerio de Agricultura, Ganadería, Acuacultura y Pesca (MAGAP), en el cual el período de ejecución se previó hasta el año 2021. Asimismo, a partir del año 2010 las organizaciones de productores y el MAGAP identificaron la necesidad de crear en varias provincias un gremio fuerte que posea representatividad e incidencia en el entorno nacional, incluida Santo Domingo (Carrera Almeida, 2014). El cacao fino de aroma producido en Santo Domingo de los Tsáchilas ya es de exportación; lo que resulta

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una oportunidad significativa para Santo Cacao, cadena de provisión en la cual se vinculan 890 agricultores que disponen de 3251 hectáreas de cacao. El GAD Provincial presentó dicha marca el lunes 27 de octubre de 2014; iniciativa que permitirá potenciar las relaciones comerciales no solo a nivel local, sino también regional, nacional e internacional (AFP, 2016). Lo anterior hace evidente la importancia del estudio del cacao, no obstante no se conoce la diversidad de la investigación del cacao que se realiza, en particular en Santo Domingo de los Tsáchilas. Cada año, graduados de las diversas universidades del país culminan sus estudios con investigaciones relacionadas con el cacao; sin embargo muchas de ellas quedan sin posibilidades de aplicación en las bibliotecas de las universidades, y generalmente, no constituyen fuentes de consultas para investigaciones ulteriores que se relacionan con el tema lo cual pudo ser corroborado en el análisis de las referencias bibliográficas de las fuentes analizadas lo cual redunda en desaprovechamiento de las posibilidades de implementación e integración y enriquecimiento de la investigación relacionada con el cacao. Lo expresado suscita el interés por conocer qué se investiga en relación con el cacao en Santo Domingo de los Tsáchilas, si lo investigado tiene relación con la investigación a nivel mundial y que aristas debe seguir la investigación en consecuencia a lo antes comentado. Este trabajo presenta como objetivo analizar el comportamiento de la investigación relacionada con el cacao a través de las publicaciones de Scopus y los trabajos de titulación que han estudiado el cacao en Santo Domingo de los Tsáchilas para identificar oportunidades de investigación y publicación. La hipótesis en la que se sustenta la investigación se espresa que si se estudia la diversidad de investigaciones relacionadas con el cacao en Santo Domingo de los Tsáchilas y las tendencias mundiales del tema es posible identificar opotunidades de investigación y publicación para el enriquecimiento de la teoría y la práctica en cuantro a cacao se referiere. La hipótesis se operacionaliza de la forma siguiente:

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2. MATERIALES Y MÉTODOS La investigación sigue un enfoque cualitativo y cuantitativo. La lógica asumida en esta investigación y que conducirá la presentación de los resultados se observa en la figura 1:

Para la caracterización de la provincia Tsáchilas se desarrolló una investigación documental en la que jugó un papel fundamental el Plan de Ordenamiento Territorial de la Provincia. El estudio se realizó sobre los artículos publicados en la Base de Datos Scopus y los trabajos de titulación publicados en las bases de datos de las Instituciones de Educación Superior a las que se tuvo acceso. Para el análisis de los artículos científicos, se utilizó un análisis univariado de frecuencias y porcentajes presentados a través de gráficas. En el caso de los trabajos de titulación junto a los análisis de frecuencias y porcentajes se utilizó el análisis de redes sociales a través de UCINET 6 for Windows (Borgatti, Everett, & Freeman, 2002). 3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN 3.1 La Provincia Tsáchila La Provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas cuenta con 385.696 ha entre los Cantones Santo Domingo (353.196 ha) y La Concordia (32.500 ha). Se puede observar que la misma, cuenta con un suelo fértil, lo que permite cultivar una infinidad de productos, entre los principales se encuentran el plátano, banano, yuca, palma africana, maracuyá y cacao (ver figura 2).

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En particular el cultivo de cacao es uno de los productos que se impulsa en la Provincia, cuenta con una superficie de cosecha de 20.635,79 ha, en condiciones de cultivo asociado y solo. Actualmente existen 49 asociaciones registradas, de las cuales 19 disponen de un centro de acopio y se encuentran legalmente establecidas (GAD Provincial de Santo Domingo de los Tsáchilas, 2014). En la actualidad el Gobierno Provincial está trabajando en varios proyectos para incentivar el cultivo de cacao. Los centros de acopio se encuentran empíricamente instalados en diferentes puntos de la provincia, entre los principales están: Nuevo Israel, Las Delicias, Puerto Limón y San Jacinto. Para obtener una identidad de reconocimiento del producto en el mercado nació la idea de crear un logotipo que refleje la identidad de la cultura Tsáchila, así como las características del producto que lo definen como la materia prima con la que se elabora el producto final. El cacao fino de aroma es un producto exclusivo por su calidad, sabor y características físicas como: color y forma destacándose de otros tipos existentes(GAD Provincial de Santo Domingo de los Tsáchilas, 2015). Se estima que en Santo Domingo de los Tsáchilas predominan dos variedades el CCN51 y Nacional o fino de aroma, las zonas de mayor producción están delineadas en territorios donde la capacidad de uso de suelo y rendimientos son mayores, es decir en las parroquias Valle Hermoso, Puerto Limón, Luz de América y San Jacinto del Búa. Sin embargo, se observan cultivos en toda la provincia con menores potenciales productivos (GAD Provincial de Santo Domingo de los Tsáchilas, 2015). Existen dos exportadores, estas comercializan aproximadamente 400 toneladas semanales cada uno, llegando a un volumen de exportación anual de 11.000 TM. Este cacao proviene principalmente del oriente ecuatoriano (80%) y una pequeña cantidad del interior de la provincia (20%). En la provincia no existen industrias procesadoras de cacao, ya que la mayor parte de la producción es comercializada hacia los exportadores y una parte a las industrias de las provincias del Guayas y Pichincha. Empresas como Nestlé y Ecuacocoa realizan transferencia de tecnología a productores y acopiadores según sus requerimientos de producción y estándares de calidad. El proceso de industrialización en la provincia es mínimo y se basa en la fermentación y secado del cacao. Existe algún grado de industrialización a nivel artesanal, como es el caso de la asociación Cristóbal Colón que procesa para exposición en ferias demostrativas, fabrican pasta de chocolate. Pero en general, la mayor parte de la industrialización es familiar únicamente para autoconsumo.

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Costos de producción de las principales Cadenas Productivas de la Provincia. Los costos de producción dependen fundamentalmente de la ubicación de la plantación, nivel de tecnología y del sistema de producción. La rentabilidad depende del factor determinante que es el precio del producto, que por lo general tiene amplias variaciones en el transcurso del año por factores climáticos y por su vinculación con la oferta y demanda mundial. En la cadena productiva del cacao, la rentabilidad inicia a partir de tres a cinco años que demora el cultivo hasta establecer su capacidad productiva. A partir de esta etapa va incrementando porcentualmente su producción y por ende aumenta el porcentaje de rentabilidad (Ver figura 3).

Según el análisis situacional estratégico realizado en el GAP Provincial se pueden apreciar factores facilitadores e inhibidores sector económico productivo identificando aquellos que inciden directamente en algunos de los eslabones de la cadena del cacao. Este resumen se observa en la tabla 1:

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Como resultado del análisis anterior se han establecido las potencialidades y problemas existentes en variables clave, las que se resumen en la tabla 2, se relacionan directamente con algunos de los elementos de la cadena del cacao.

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Cabe indicar que la cooperación internacional en la provincia de Santo Domingo de los Tsáchilas ha apoyado en el cumplimiento de las competencias exclusivas como son la vialidad, el fomento a la producción y también se ha apuntalado áreas del sector social y educativo, con fondos de cooperación no reembolsable y cooperación técnica, a través de la cooperación internacional no reembolsable se ha logrado fortalecer una de las cadenas agroproductivas priorizadas en el Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial como es la Cacao. 3.2 La investigación internacional Las publicaciones relacionadas con el cacao alojadas en las diversas revistas que componen la base de datos Scopus ascienden en los últimos cinco años y lo que transcurre del 2016 hasta el 28 de abril del mismo año a 2932 distribuidas de la forma que muestra la figura 4:

Evidentemente el declive de la curva se debe a que el año en curso aún comienza por lo que no debe interpretarse todavía como una manifestación de desinterés por el tema cacao en el mundo. Si se realiza un pronóstico tomando en cuenta que el número de publicaciones solo se grafica hasta el primer cuatrimestre, y suponiendo que la tendencia de publicaciones se mantenga estable, entonces se pronostica para el año 2016, 309 artículos relacionados con el cacao. La aparente tendencia a la disminución en los últimos años de las publicaciones relacionadas con el cacao puede explicarse a través de dos grandes hipótesis: 1. Se ha modificado la estructura de investigaciones científicas con un incremento de las publicaciones ajenas al cacao o han disminuido las publicaciones relacionadas con el cacao. 2. Se han modificado las políticas editoriales de las revistas científicas que publican temas vinculados al cacao. Un análisis importante que facilitará orientar las publicaciones de los resultados de las investigaciones es el número de artículos por revistas, esto permitirá visualizar qué revistas contienen la mayor cantidad de artículos relacionados con el cacao. Es necesario tener en cuenta que la figura que sigue se construye con aquellas revistas definidas por Scopus a partir de considerar más de tres (3) artículos relacionados con el cacao, esto es así ya que se ha seguido la lógica de procesamiento bibliométrico utilizada por la propia base de datos analizada. Adicional, y por razones de síntesis,

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se representan solo aquellas revistas que concentran el 50% de los artículos publicados teniendo en cuenta el requerimiento anterior (Ver figura 5).

De los artículos publicados 54 autores se consideran líderes de la investigación en este tema en el mundo, se han identificados como líderes ya que concentran el 50% de las publicaciones relacionadas con el cacao (Ver figura 6). Este dato resulta de importancia vital para establecer los contactos requeridos en caso de desear establecer alianzas para futuras publicación en bases de datos de primer nivel.

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Existen un número de instituciones cuyos investigadores han logrado publicar más de seis (6) artículos en los últimos cinco años, aquellas que concentran el 50% de dichas publicaciones son consideradas líderes en la investigación del cacao, se resalta que solo 19 de ellas concentran el 33% de las publicaciones, todo lo anterior se muestran en la figura 7:

Los principales países en dónde se está investigando el tema del cacao y que producen artículos científicos se pueden observar en la figura 8:

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Las investigaciones del cacao por subáreas se muestran en la figura 9:

Como es posible apreciar la gran diversidad de aproximaciones a los estudios del cacao desde las diversas disciplinas, e integración de estas, evidencian las posibilidades investigativas que pueden suscitarse en relación al tema del cacao.

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3.3 La investigación del cacao en Santo Domingo de los Tsáchilas La revisión de la investigación relacionada con el cacao en Santo Domingo permitió conocer la existencia de 90 trabajos de titulación en total y una ponencia presentada a un evento científico, todo lo cual se desagrega de la forma que se observa en la figura 10:

Como se pude apreciar la Universidad Tecnológica Equinoccial lidera el número de investigaciones del cacao en Santo Domingo. Las investigaciones antes comentadas se distribuyen en el tiempo tal y como se muestra en la figura 11:

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En la curva mostrada se aprecia un crecimiento en los últimos años de las investigaciones relacionadas con el cacao. El año 2016 no expresa una disminución del crecimiento, dos pueden ser las causas del valor mostrado: 1. No existe número suficiente de graduados que se conocen que están investigando temas de cacao. 2. No están alojadas en las bases de datos de las universidades las últimas tesis defendidas. Desde el punto de vista de la aproximación a la investigación del cacao en una mirada integral o total y una mirada parcial en algunos de los elementos de la cadena, así como la manera en que se desarrolla la investigación en dependencia de si es experimental o no, se muestra en los resultados siguientes (Ver figura 12):

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Se realizó un análisis de redes con el compendio de trabajos de titulación el cual arrojó una red de baja densidad, tal y como la evidencia el indicador Density (matrix average) con valor de 0.1013 (Ver figura 13). A pesar de la baja densidad de la red, se evidencia que la investigación del cacao en Santo Domingo de los Tsáchilas responde a núcleos de conocimientos bien concebidos.

•

• • • •

En la red mostrada en la figura se aprecian seis grandes agrupaciones una primera en rojo relacionada con los diversos usos que se le pueden dar al cacao, entre estos usos se encuentran desde el más general que es la elaboración de la pasta de cacao, hasta elaboración de cereales, caramelos, manteca, vinos y otras bebidas alcohólicas y no alcohólicas, helados, mermeladas e incluso carne. El color verde de la red representa aquellas investigaciones relacionadas con el proceso de producción e involucra a los procesos de secado, fermentado, tostado, tratamiento térmico, diseño de procesos productivos, nutrición y rehabilitación del suelo, uso de fertilizantes, riego, cultivo en huertas y viveros y costos de producción. El color rosado se relaciona con investigaciones que atienden los procesos de comercialización y exportación del cacao. El color naranja de la red agrupa las investigaciones de corte económico que se orientan a estudios de factibilidad, análisis de rentabilidad, incremento del valor agregado, riesgos financieros, precios, inversiones e impacto socio – económico. Las marcas amarillas se relacionan con investigaciones que apuntan al logro de la calidad, rendimiento e impacto en el entorno productivo través del uso de fertilizantes, la sanidad, control de malezas, combinaciones de cultivos, control de enfermedades y entomofauna. Los puntos negros están estrechamente relacionado con la economía popular y solidaria y se desarrollan en asociaciones, esto no quiere decir que sean las únicas tesis que rozan la asociatividad, sino que son las que lo abordan como tema principal, no obstante es menester decir que este tema es transversal pues muchas de las tesis agrupadas anteriormente se desarrollan en asociaciones del territorio.

Analizando la centralidad de la red fue posible constatar que existen un grupo de tesis de obligada consulta por el nivel de relaciones de los temas que aborda con el resto de los trabajos de

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titulación. Los trabajos de titulación más centrales se encargan de presentar resultados relacionados con grandes temáticas: (1) exportación y su respectivo análisis económico y (2) producción. Los principales países a los que se han estudiado como objetivo de posibles exportaciones del cacao o sus derivados son: Estados Unidos, Colombia, Chile, Brasil, Reino Unido. Francia, Alemania y Bélgica, tal y como se observan en la figura 14:

Las investigaciones por campo del conocimiento se muestran en la figura 15:

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Como es posible apreciar la investigación del cacao puede tener una aproximación multidisciplinaria que inevitablemente tenderá, en la medida que se profundice en esta, a la inter y transdisciplinariedad. 4. CONCLUSIONES 1. La producción científica relacionada con el cacao es amplia y diversa, teniendo en cuenta el estudio de la literatura internacional. A esto se suma, que existe una producción científica en lo fundamental en el área de pregrado relacionada con el cacao en Santo Domingo de los Tsáchilas. 2. Existe una gama extensa de revistas científicas de primer nivel en las que se puede publicar temas relacionados con el cacao. Aparejado a esto, fue posible encontrar núcleos de conocimientos relacionados con los principales problemas e intenciones investigativas en Santo Domingo de los Tsáchilas, aunque de forma general los resultados investigativos se consideran dispersos y poco interconectados. 3. La identificación de los líderes científicos, instituciones y países permite diseñar estrategias de integración que favorezcan el desarrollo de la investigación sobre el cacao en Santo Domingo de los Tsáchilas. 4. La variedad de campos del conocimiento desde los que provienen los estudios del cacao favorecen la inserción de investigaciones desde las distintas aristas que representan las carreras ofertadas en la UTE. 5. Se pudo comprobar que existen investigaciones realizadas que siguen temas relacionados en cuanto a la investigación del cacao en Santo Domingo de los Tsáchilas así como líneas internacionales que abordan el tema que hace posible identificar opotunidades para la investigación y publicación relacionada con el cacao que posibilitarían el enriquecimiento de la teoría y la práctica. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS AFP. (2016, Jueves, 08 de septiembre). El cacao CCN-51 pasó de patito feo a cisne de la producción ecuatoriana, Diario EL COMERCIO. Retrieved from http://www.elcomercio.com/ actualidad/negocios/cacao-ccn-51-paso-de.html. ANECACAO. (2015a). Cacao CCN-51. Retrieved 15 de enero, 2016, from http://www.anecacao. com/index.php/es/quienes-somos/cacaoccn51.html ANECACAO. (2015b). Cacao Nacional: un producto emblemático del Ecuador. Retrieved 15 de enero, 2016, from http://www.anecacao.com/es/quienes-somos/cacao-nacional.html ANECACAO. (2015c). El cacao, uno de los más significativos símbolos de nuestro país. Retrieved 15 de enero, 2016, from http://www.anecacao.com/index.php/es/quienes-somos/cacao-enecuador.html Antequera Baiget, J. (2012). Propuesta metodológica para el análisis de la sostenibilidad regional. Tesis presentada para obtener el título de Doctor/Doctora por la Universitat Politècnica de Catalunya, Universitat Politècnica de Catalunya, Barcelona. Borgatti, S. P., Everett, M. G., & Freeman, L. C. (2002). Ucinet 6 for Windows (Version 6.184): Harvard, MA: Analytic Technologies. Carrera Almeida, M. L. (2014). Análisis sobre el desarrollo de la comercialización internacional del cacao nacional fino o de aroma del 2002 al 2012, su producción e impacto político, económico y social. Disertación de grado previa a la obtención del título de Licenciada Multilingüe en Negocios y Relaciones Internacionales, Pontificia Universidad Católica del Ecuador, Quito. Coronel Flores, J. C., & Landetta Rea, A. C. (2009). Principales procesos tecnológicos, organizacionales y jurídicos para establecer la denominación del origen del cacao nacional fino y de aroma. Tesis de grado previa a la obtención del título de Ingeniería Comercial y Empresarial. Especializacióbn Comercio Exterior, Escuela Superior Politécnica del Litoral,

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DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE LÍNEAS DE CULTIVO DE PAPA UTILIZANDO IMÁGENES DIGITALES AUTOMATIC DETECTION OF POTATO CROP ROWS BY USING DIGITAL IMAGES (Entregado 08/11/2016 - Revisado 03/05/2016) Iván García Ingeniero en Sistemas Computacionales por la Universidad Técnica del Norte (Ecuador) y Magíster en Gerencia Informática por la Pontificia Universidad Católica del Ecuador. Actualmente es candidato a Doctor en Ingeniería Informática por la Universidad Complutense de Madrid (España) y Profesor auxiliar titular a tiempo completo en la Universidad Politécnica Estatal del Carchi (Ecuador). Sus intereses de investigación incluyen: procesamiento de imágenes, visión por computador, aprendizaje automático e Inteligencia artificial. David Herrera Magister en Agricultura Sostenible por la Universidad de las Fuerzas Armadas. Magister en Diseño Curricular y Evaluación Educativa por la Universidad Técnica de Ambato. Ingeniero Agropecuario por la Universidad de las Fuerzas Armadas. Docente Titular de la Facultad de Industrias Agropecuarias y Ciencias Ambientales de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi. Jorge Mina Magíster en Procesamiento de Alimentos por la Universidad Agraria del Ecuador. Magíster en Educación y Desarrollo Social por la Universidad Tecnológica Equinoccial. Diplomado Superior en Currículo por Competencias por la Universidad Técnica de Ambato. Ingeniero Agroindustrial por la Universidad Técnica del Norte. Decano y Docente Titular de la Facultad de Industrias Agropecuarias y Ciencias Ambientales de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi. Universidad Técnica del Norte - Ecuador Universidad Politécnica Estatal del Carchi- Ecuador E-mail: ivan.garcia@upec.edu.ec carlos.herrera@upec.edu.ec jorge.mina@upec.edu.ec

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Resumen El estudio propone un método para detección automática de líneas de cultivo en imágenes capturadas en campos de papa en las etapas iniciales de crecimiento. Las imágenes fueron obtenidas utilizando una cámara instalada en el frente del tractor en proyección en perspectiva. La identificación de las líneas de cultivo es importante para el guiado de vehículos autónomos y el tratamiento específico de la maleza, incluyendo la remoción de malas hierbas que quedan localizadas por fuera de las líneas de cultivo. Algunos problemas suelen ser son comunes en el entorno agrícola que afectan la calidad y el procesamiento de las imágenes, tales como: iluminación no controlada, diferentes alturas y volúmenes de las plantas, presencia de maleza y discontinuidades en los surcos debido a defectos en la siembra o germinación. El método fue diseñado para hacer frente a estas situaciones indeseadas y consiste de tres fases: (i) segmentación de la imagen, (ii) identificación de puntos de inicio y (iii) detección de líneas de cultivo. La principal contribución del método es la habilidad de detectar líneas de cultivo tanto curvas como rectas. El rendimiento del método fue comparado contra 3 métodos existentes, demostrando ser bueno en términos de precisión y tiempos de procesamiento. Palabras claves: detección de líneas de cultivo, visión por computador, segmentación de imágenes, guiado autónomo.

Abstract The study proposes a method for detecting crop rows in images captured in potato fields during the initial growth stages. The images were obtained by using a camera installed onboard a tractor under perspective projection. The identification of the crop rows is important for precise autonomous guidance and site-specific treatments, including weed removal based on the identification of plants outside the crop rows. Several problems are common at Outdoor agricultural environments affecting the quality and image processing, such as: uncontrolled lightning conditions, different heights and volumes of plants, weed pressure and gaps along the crop rows due to defects during planting or germination. The proposed method was designed to cope with the above undesired situations and it consists of three phases: (i) image segmentation, (ii) identification of starting points and (iii) crop rows detection. The main contribution of the method is the ability for detecting both kinds curved and straight crop rows. The performance of the method was compared against 3 existing methods, showing to be good in terms of accuracy and time processing. Keywords: crop rows detection; machine vision; image segmentation; automatic guidance.

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1. Introducción 1.1 Planteamiento del problema Los sistemas de visión artificial instalados en los tractores autónomos son herramientas útiles para la detección de filas anchas de cultivo (Emmi et al., 2014; RHEA, 2014) y es importante para los tratamientos específicos de maleza (Gée et al., 2008; Montalvo et al., 2012; Romeo et al., 2012; Guerrero et al., 2013), incluyendo la remoción de malas hierbas que quedan localizadas por fuera de las líneas de cultivo. En tales vehículos, la navegación es basada en Sistemas de Posicionamiento Global (GPS), y aunque esta tecnología proporciona una buena aproximación (Emmi et al. 2014) para el guiado, cuando pequeñas desviaciones ocurren, la detección de líneas de cultivo es también crucial para la corrección (Kise y Zhang, 2008; Rovira-Más et al., 2003). Los entornos agrícolas son afectados por la iluminación no controlada (sombras, brillos) afectando la calidad y el procesamiento de la imagen. Vacíos (discontinuidades) pueden estar presentes en los surcos debido a defectos en la siembra o la germinación (por plagas o enfermedades). Alta densidad de maleza, con colores de verde similares a los cultivos, pueden aparecer en los espacios entre surcos y también cerca de ellos produciendo un ancho falso de las filas de cultivo proyectadas en la imagen y que pueden ocasionar falsas detecciones. Diferentes alturas y volúmenes de plantas, debido a varias etapas de crecimiento, también pueden crear varios problemas. Líneas curvas de cultivo junto con terrenos con pendientes y movimientos del tractor también añaden otros grados de dificultad. Las líneas curvas de cultivo pueden ser comunes en algunos campos debido a la topografía del terreno. Éstas no solo aparecen en terrenos accidentados, sino también en parcelas planas de tierra con una geometría irregular. Diferentes enfoques basados en imágenes han sido conducidos para la detección de líneas de cultivo, algunos de ellos combinan varias técnicas y todas aplican algún conocimiento a priori plasmado en diferentes restricciones como: número de filas de cultivo a detectar, geometría del sistema visual, espacio entre filas, posición y orientación esperada de los surcos, parámetros intrínsecos y extrínsecos de la cámara, punto de fuga o proyección en perspectiva. 1.2 Revisión de métodos A continuación se presenta una lista de categorías y métodos existentes para la detección de líneas de cultivo: a) Transformada de Hough (HT): Fue inicialmente propuesto por Hough (1962) para la detección de figuras en imágenes digitales. HT fue aplicada para la detección de líneas rectas de cultivo en varios cultivos de fila ancha: coliflor, remolacha dulce trigo (Marchant, 1996; Astrand y Baerveldt, 2005; Bakker et al., 2008, 2011; Rovira-Más et al., 2005; Han et al., 2012; Tellaeche et al., 2008a, b). Modificaciones de la HT fueron también aplicadas por Ji y Qi (2011) con la HT aleatoria basada en gradiente y Gee et al. (2008) con una doble HT. Leemans y Destain (2006) aplicaron conocimiento a priori respecto a la posición y dirección de las filas de cultivo con la finalidad de restringir la búsqueda en el espacio de Hough. Olsen (1995) y Romeo et al. (2012) se inspiraron en la idea de la HT,

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acumulación de píxeles verdes a lo largo de las líneas de exploración donde las filas de cultivo son esperadas. Regresión lineal: Estimaciones de la pendiente (m) y el intercepto (b) son obtenidas para las líneas rectas de cultivo (y = mx + b). La técnica de mínimos cuadrados es el método más común para el ajuste de la recta. Algodón, cereal y maíz son cultivos donde esta técnica fue aplicada (Billingsley y Schoenfisch, 1997; Sogaard y Olsen, 2003; Tillett y Hague, 1999, Hague et al. 2006; Montalvo et al., 2012; Guerrero et al., 2013, Xue y Ju, 2010; Vidović y Scitovski, 2014). Franjas horizontales: La imagen es dividida en franjas horizontales (multi-Regiones de Interés, ROI) para encontrar agrupaciones de píxeles, donde los centros de gravedad determinan los filas de cultivo considerando sus alineaciones y ajustando líneas rectas por aplicar mínimos cuadrados o HT en cultivos de fila ancha de trigo, maíz y haba (Sogaard y Olsen, 2003; Fontaine y Crowe, 2006; Sainz-Costa et al., 2011; Burgos-Artizzu et al., 2011; Jiang et al., 2015). Punto de fuga: Filas de cultivo que son rectas y paralelas en la escena 3D son proyectadas en perspectiva intersectando en un punto y solamente estas líneas son consideradas en la imagen como potenciales líneas de cultivo (Pla et al., 1997). Romeo et al. (2012) y Jiang et al. (2016) combinaron el punto de fuga con la HT. Filtrado: Filas de cultivo paralelas en la escena 3D muestran patrone y características específicas después del filtrado. Hague y Tillett (2001) aplicaron filtros de paso de banda en el dominio de la frecuencia. Bossu et al. (2009) y Vioix et al. (2002) aplicaron wavelets y el filtro de Gabor en el dominio espacial. Estereovisión: Localización de las filas de cultivo y mapas de elevación fueron obtenidos desde dos cámaras estéreo (Kise y Zhang, 2008), a veces combinado con una unidad de medición inercial (Rovira-Mas et al., 2008). Kise et al. (2005) detectaron un punto por imagen para guiar la navegación en rutas rectas y curvas.

Considerando la literatura citada, una nueva estrategia global fue diseñada para detectar líneas de cultivo rectas y curvas utilizando imágenes capturadas en campos de papa (hileras anchas). La estrategia propuesta explota el rendimiento de algunos métodos existentes para lograr un procedimiento válido para el máximo número de situaciones indeseadas que suelen ser comunes en los entornos agrícolas. 1.3 Organización del documento La estructura del documento está organizado como sigue: En la sección 2 se explica el diseño (arquitectura) del método propuesto con las 3 fases enlazadas. En la sección 3 el rendimiento de la estrategia propuesta es evaluada en términos cualitativo y cuantitativo y finalmente, en la sección 4 las conclusiones más relevantes y trabajos a futuro son indicados. 2. Materiales y métodos 2.1 Conjunto de imágenes Las imágenes usadas en el estudio fueron adquiridas durante Febrero y Marzo 2016 en un

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campo de papa superchola (Solanum tuberosum) ubicado en la Hacienda Experimental San Francisco de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi, Tulcán-Ecuador, cubriendo una hectárea (ha). El terreno es irregular con pendientes de hasta 12°. Todas las adquisiciones fueron espaciadas 7 días y obtenidas bajo diferentes condiciones de iluminación y diferentes etapas de crecimiento (hasta 45 días) como se indica en la Figura 1. En (a) plantas de diferentes tamaños en un día soleado, (b) baja presencia de maleza en un día oscuro, y (c) discontinuidades en los surcos en un día claro. Las filas de cultivo son espaciadas en promedio 0.85 m y los surcos curvados son orientados hacia la izquierda. Un total de 320 imágenes fueron aleatoriamente seleccionadas para la experimentación. Las imágenes fueron obtenidas con una cámara a color goPro Hero 3+ black edition, modelo CHDHX-302, con una longitud focal de 3 mm. La cámara fue instalada en la parte frontal de un tractor New Holland TD90 moviéndose a una velocidad promedio de 3 km/h (~ 0.83 m/s). La cámara fue fijada a una altura de 2 m del suelo y con una inclinación de 45º como se indica en la Figura 2(a). Las imágenes fueron adquiridas bajo proyección en perspectiva y almacenadas en el formato JPG de 24-bits con una resolución de 3000×2250 píxeles (7 Mpx). Sin embargo, solamente una área reducida del suelo es de interés para el guiado o para aplicar los tratamientos específicos. Esta área es llamada la Región de Interés (ROI). El tamaño y localización de la ROI debe ser especificada considerando: (i) el número de filas de cultivo a detectar y (ii) que la ROI proyectada contenga suficiente resolución (en píxeles) para identificar unívocamente las plantas verdes (cultivo y maleza) del suelo. En el método propuesto, 4 filas de cultivo son seleccionadas, el cual es el número usado en el proyecto RHEA (2014) debido a que los implementos tenían 4 pares de quemadores, cada par actuando sobre un surco. Considerando las 4 filas de cultivo y el espacio entre filas de 0.85 m, el ancho total de la ROI es de 3.4 m. Esta área inicia a 3 m del tractor con la finalidad de evitar que elementos en el frente del tractor sean proyectados en la imagen. El largo fue fijado en 5 m porque todavía proporciona suficiente resolución. Esta área 3D en el campo resulta en una resolución de 2000 × 650 píxeles (ancho × largo), que representa aproximadamente el 20% de la imagen original. Figura 2(b) muestra la ROI encerrada en un rectángulo. Las imágenes fueron procesadas usando un procesador Intel Core i7 2.0 GHz, 8 GB RAM y Windows 8.1 Pro (64-bits) y el programa Matlab de MathWorks (2015), versión 8.5 (R2015a). 2.2 Diseño del método (arquitectura) El método propuesto fue basado en García-Santillán et al. (en prensa), el cual consiste de 3 fases enlazadas: (i) segmentación de la imagen, (ii) identificación de puntos de inicio y (iii) detección de filas de cultivo. 2.2.1 Segmentación de la imagen La identificación de plantas verdes que pertenecen al cultivo con la finalidad de diferenciarlas de la maleza que también despliegan colores similares es crucial para la detección de líneas curvas de cultivo. Esto debido a que, a diferencia de otros métodos diseñados para la detección de hileras rectas de cultivo, no hay información a priori o restricciones geométricas aplicables para estimar

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la posición y orientación de las filas de cultivo. Además, la discontinuidad (vacíos) de las líneas de cultivo, junto con la distribución irregular de la maleza refuerza la necesidad de lograr el máximo nivel de discriminación. Al respecto, el método propuesto por Otsu (1979) y usado en Montalvo et al. (2013) para aplicar una doble umbralización, ha ganado en rendimiento frente a otras estrategias de aprendizaje supervisado como: agrupamiento difuso (Romeo et al., 2013) o máquinas de vectores soporte (Guerrero et al., 2012). Estos métodos requieren un entrenamiento exhaustivo, a diferencia de la doble umbralización que tiene la habilidad de adaptarse a los cambios ambientales comunes en los entornos agrícolas. Bajo estas consideraciones, la fase de segmentación fue diseñada con 4 procesos: (a) determinación de la ROI; (b) identificación de verdes; (c) doble umbralización; y (d) operaciones morfológicas. a) Determinación de la ROI. – Como se explicó anteriormente (Figura 2b). b) Identificación de verdes.- Es llevado a cabo por aplicar índices de vegetación que son ampliamente usados en imágenes agrícolas para la identificación de plantas verdes (Burgos-Artizzu et al., 2011; Guijarro et al., 2011). En este estudio, dada una ROI en el espacio de colo color RGB, se aplicó el siguiente esquema de normalización (Gée et al., 2008):

donde Rn, Gn y Bn son las coordenadas RGB normalizadas que oscilan [0, 1] y fueron obtenidas

como sigue: donde Rmax, Gmax, Bmax son los valores máximos de los correspondientes canales espectrales, que en las imágenes de 24-bit es 255. El clásico índice de vegetación ExG (Excess Green) dado en (3) (Sogaard y Olsen, 2003; Woebbecke et al., 1995) fue finalmente usado debido a su rendimiento en las imágenes probadas. Figura 3(a) muestra la ROI donde ExG fue aplicado.

c) Doble umbralización.- Dado una imagen en escala de grises después de aplicar ExG, una primera umbralización fue aplicada para separar las plantas verdes (cultivo y maleza) del suelo. Luego, una segunda umbralización fue aplicada sobre los pixeles que representan las plantas verdes, lo cual permite, en su gran mayoría, la separación entre el cultivo y la maleza. Ambos procesos de umbralización son basados en el método de Otsu (1979). Figura 2(c) muestra los resultados obtenidos en la ROI (en RGB) donde el suelo es etiquetado en color oscuro, las plantas de papa en verde y la maleza en rojo. Figura 3(b) muestra la ROI como una imagen binaria conteniendo las plantas de papa en color blanco y el suelo en color negro. También pueden aparecer algunas áreas blancas pertenecientes a ciertos residuos de maleza, debido a la alta similitud con el cultivo en el color verde. Iván García-, David Herrera, Jorge Mina (UPEC) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 46 – 67. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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d) Operaciones morfológicas.- La operación de Apertura (Onyango y Marchant, 2003) y filtro de mayoría fueron aplicados sobre la imagen binaria para remover pequeños parches y pixeles aislados. El resultado es una imagen binaria más limpia como se indica en la Figura 3(c). 2.2.2 Identificación de puntos de inicio En este paso se aplica la HT para determinar puntos significantes en la base de la ROI, llamados puntos de inicio. La HT fue usada debido a que es una técnica fuerte en presencia de ruido o cuando están partes ocultas o incompletas en la imagen (Cuevas et al., 2010; Gonzalez y Woods, 2010; Pajares y De la Cruz, 2008). Dada la imagen binaria obtenida en la fase anterior, que contiene pixeles blancos que pertenecen al cultivo y ciertos restos de maleza, un conjunto de puntos de inicio son identificados para buscar las líneas de cultivo. El método fue restringido a 4 líneas de cultivo, el cual resulta ser suficiente para el guiado automático y la identificación de maleza localizada por fuera de las líneas de cultivo, siguiendo las ideas propuestas en RHEA (2014). Así, los 4 puntos de inicio son detectados como sigue: a) La ROI es dividida en 2 franjas horizontales de igual tamaño: superior e inferior. La Figura 4(a) muestra las dos sub-ROIs obtenidas. La idea fundamental es que con esta división, las líneas de cultivo curvas pueden ser aproximadas por segmentos lineales, especialmente en la sub-ROI inferior. b) La HT es aplicada en la franja inferior para identificar alineaciones de pixeles que representan los segmentos lineales esperados. Aquí se asume algunas restricciones por conocimiento a prior para lograr una máxima precisión, es decir, el número de segmentos lineales a ser detectados (cuatro), ángulo de inclinación oscilando entre [-45°, 45°], distancia entre los segmentos lineales (0.85 m en el campo que representan en promedio 450 píxeles en la base de la ROI). La HT fue diseñada con una resolución de 1 píxel y 1° respectivamente en el espacio acumulador. c) La HT usa la representación polar de una recta definida como sigue (Gonzalez y Woods, 2010):

donde ρ es la distancia de la recta en el origen y θ es el ángulo que forma la normal con el eje-x. Para convertir los parámetros de Hough (ρ, θ) al espacio de parámetros de la imagen (pendiente, intercepto), las siguientes ecuaciones fueron usadas:

donde m es la pendiente de la recta y b es el intercepto. d) Cuatro picos fueron identificados en el espacio polar de Hough, que determinan 4 parámetros m y b asociados a 4 segmentos lineales, verificando que cruzan la sub-ROI inferior. Las 4 líneas deben contener ciertas diferencias en superior a 300 píxeles, fijados por experimentación por los 0.85m de la separación entre filas de cultivo. Los puntos de intersección entre las líneas detectadas y el borde inferior de sub-ROI determinan los 4 puntos de inicio localizados en los puntos (x, y). La Figura 4(a) muestra 4 puntos de inicio (círculos rojos) y las respectivas pendientes de las rectas (color cian). La pendiente de cada

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línea indica la dirección desde la cual explorar las plantas dentro de la franja inferior de la ROI. Sin embargo, la alta densidad de maleza puede causar errores en la detección de los puntos de inicio. Si 4 puntos de inicio no son identificados, entonces la imagen se rechaza y una nueva se captura y procesa. Esta y otras anomalías son asumidas por el algoritmo y se explican más adelante. 2.2.3 Detección de líneas de cultivo En esta fase, tres procesos secuenciales son llevados a cabo para la detección de líneas de cultivo curvas y rectas: (a) extracción de puntos candidatos; (b) análisis de regresión y (c) selección y verificación de líneas de cultivo. a) Extracción de puntos candidatos La ROI es dividida en 12 subfranjas horizontales de igual altura como se muestra en la Figura 4(b). Este número fue establecido por experimentación para las imágenes de cultivo que fueron probadas. La franja inferior y superior de la ROI contiene 4 y 8 subfranjas respectivamente. Este número fue establecido debido a que las líneas de cultivo curvas aparecen más pronunciadas en la parte superior de la ROI y esto permite capturar esta variabilidad. Las líneas de cultivo son extraídas de izquierda a derecha (etiquetadas como 1-4). Cada una es detectada por explorar verticalmente las subfranjas inferior y superior, basado en microROIs, iniciando desde el punto de inicio asociado y con la pendiente usando como guía. Una microROI es una región pequeña rectangular (ventana). La altura de cada micro-ROI es la misma que la correspondiente subfranja. El ancho varía en cada subfranja siendo inicialmente asignada en 150 pixeles en la base de la ROI y decrece gradualmente en un 5% según asciende por las subfranjas. El valor inicial fue establecido asumiendo que 150 píxeles corresponden a 0.28m en el campo sobre los 0.85m que es la distancia entre surcos. El tamaño y reducción progresiva del ancho garantiza que las hileras de cultivo son cubiertas. El objetivo de cada micro-ROI es encerrar el máximo número de plantas de cultivo dejando mayoritariamente fuera de la micro-ROI a los residuos de maleza que están localizados en los espacios entre surcos. Así, cada micro-ROI fue definida por 4 parámetros [x, y, ancho, alto], donde el punto (x, y) representa la esquina superior izquierda. Los parámetros y, ancho, alto son conocidos a priori como se explicó, mientras que x será obtenida automáticamente para cada subfranja. Los puntos candidatos son extraídos como sigue: 1) Poner la primera micro-ROI con su base centrada en el primer punto de inicio (Figura 5a y b, cruz roja). Calcular el centro geométrico (ˉx y ) de la micro-ROI como sigue (Pajares y Cruz, 2008):

donde Xi y Zi representan los píxeles blancos pertenecientes a las plantas dentro de la micro-ROI; A es el número de píxeles blancos. Esta expresión minimiza los efectos de pixeles aislados, Figura 6(a). El centroide es el punto Pn (xc, yc) (cruz verde). 2) Si la micro-ROI no contiene píxeles blancos, es considerada como un vacío (discontinuidad)

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y el punto Pn (xc, yc) es exactamente el centroide de la micro-ROI como se muestra en Figura 6(b). Tres vacíos consecutivos en el mismo surco son permitidos como máximo, es decir, aproximadamente 1.20 m de discontinuidad. Vacíos de longitudes mayores son candidatos a fallar considerando las configuraciones del sistema de visión y tamaño de la ROI (3.4m x 5m). 3) Siguiendo el segmento lineal estimado con la HT, tres micro-ROIs son puestas con sus bases centradas en los puntos de intersección entre el segmento lineal y las líneas inferiores de las subfranjas, Figura 7(a) y (b). 4) El proceso bosquejado en los pasos 1-3 es repetido para el resto de puntos de inicio, obteniendo 4 alineaciones de micro-ROIs en la franja inferior de la ROI con sus correspondientes centroides (Pn). Cada alineación es asociada a cada línea de cultivo a ser detectada. Como se indicó antes, la franja superior de la ROI que contiene 8 subfranjas es explorada por poner 8 micro-ROIs para cada línea de cultivo esperada. Cada micro-ROI es centrada en el punto de intersección entre el borde inferior de la correspondiente subfranja y la línea recta estimada con los 4 centroides previos, es decir, con los puntos basados en el historial que define la tendencia de la línea de cultivo. La línea recta es ajustada por aplicar la técnica de mínimos cuadrados. 5) Así, la quinta micro-ROI es puesta, Figura 8(a), considerando los 4 últimos centroides (P1, P2, P3, P4) y entonces la pendiente correspondiente es obtenida. El punto de intersección (cruz roja en Figura 8b) en la siguiente subfranja es obtenida usando el último punto, centroide P4 y la pendiente m1,2,3,4. . 6) El centroide P5 (cruz verde) es calculado dentro de esta micro-ROI por usar la ecuación (6). 7) Este procedimiento (pasos 5 y 6) es aplicado para el resto de micro-ROIs dentro de la franja superior de la ROI para las 8 subfranjas, Figura 9(a). Por ejemplo, el centroide P12, la línea es ajustada con los 4 últimos puntos, centroides (P8, P9, P10, P11) con la pendiente . Así, el punto de intersección (cruz roja en Figura 9b) en la siguiente subfranja es obtenida usando el último centroide P11 con la pendiente m8,9,10,11. . El centroide P12 (cruz verde) es finalmente obtenido como antes. 8) Una vez que las 12 subfranjas son procesadas, un conjunto de 12 puntos a lo largo de la línea de cultivo es obtenido. El procedimiento completo (pasos 1-8) es repetido para el resto de puntos de inicio disponibles, como se muestra en la Figura 10. b)

Análisis de regresión

Una vez que el conjunto de puntos para cada línea de cultivo fue obtenido en el proceso anterior, polinomios de grado uno (línea recta) y dos (curva cuadrática) son ajustados por la técnica de mínimos cuadrados. Este método es usado para buscar la mejor curva que se ajuste a los puntos disponibles por minimizar la suma de los cuadrados de las desviaciones de los puntos a las curvas. Para líneas rectas los coeficientes a ser estimados son la pendiente (m) y el intercepto (b); y para el polinomio cuadrático los coeficientes a, b y c, ecuaciones (7).

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Figura 11(a) y (b) muestran las gráficas de los dos polinomios ajustados (recta cuadrática) para cada línea de cultivo en la ROI. En (a) son dibujados sobre la imagen binaria y en (b) sobre la imagen a color. Las líneas rectas aparecen en azul y las cuadráticas en rojo. Mínimos cuadrados es una técnica de optimización para obtener una solución de un sistema de ecuaciones sobredeterminado, es decir, cuando un sistema tiene más ecuaciones que variables. El método encuentra aquella solución tal que al sustituir las incógnitas halladas en cada una de las ecuaciones, la suma de todos los errores al cuadrado es minimizada. Se calcula como sigue (De la Fuente y Trespaderne, 2012):

Donde p es el vector de parámetros a ser estimados, como se definieron en (7), z es un vector formado a partir de los datos medidos, es decir, los centroides y un conjunto de n ecuaciones que modelan los errores cometidos al utilizar el vector de parámetros p como solución. La técnica de mínimos cuadrados también entrega la norma de los residuos que es una medida de la calidad del ajuste. Cuanto menor sea la norma, mejor será el ajuste realizado. Definimos los residuos como la diferencia entre los valores experimentales y los valores predichos por el modelo. La norma de los residuos se obtiene como sigue:

Donde n es el número de puntos, x los valores experimentales y los valores predichos del modelo. Como resultado de este proceso, los coeficientes de los polinomios, ecuación (7), y la norma de residuos, ecuación (9) son obtenidos. c) Selección y verificación de líneas de cultivo Dos pasos fueron realizados en este proceso: (i) la selección de las líneas de cultivo y (ii) la verificación de las líneas seleccionadas. En el primer paso, el polinomio (recta o cuadrática) que mejor se ajusta a cada línea de cultivo es seleccionado en base a la norma de residuos (R) obtenida en el proceso anterior, ecuación (9). La línea con menor valor R es la seleccionada. En el Segundo paso, un proceso de validación de las líneas seleccionadas es realizado. Tres pasos son verificados: (i) número de líneas detectadas, (ii) separación entre líneas y (iii) orientación de las líneas. En el primer caso, 4 líneas de cultivo deben ser idealmente detectadas (1-4). Si el número es menor que 4, la imagen es rechazada y una nueva imagen es capturada y procesada. Iván García-, David Herrera, Jorge Mina (UPEC) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 46 – 67. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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En el Segundo caso, 2 líneas adyacentes deben contener una distancia conocida de separación en la franja inferior de la ROI. Una separación mayor expresa alguna anomalía debido a defectos en la siembra o germinación. Así, si la distancia es mayor que un umbral, la imagen se rechaza. Aquí el umbral se estableció por experimentación en 600 píxeles. En el tercer caso, 2 líneas detectadas no se deben cruzar dentro de la ROI. Esto puede suceder debido a la presencia de grandes vacíos (> 1.20 m) y una alta densidad de maleza. El punto de cruce ( ) es verificado a través de las líneas rectas, igualando ambas ecuaciones. La regla es como sigue: si coordenada es mayor que cero, la imagen es rechazada. Como resultado final, el método automático detecta 4 líneas de cultivo (curvas y rectas) y modeladas matemáticamente. 3. Resultados y discusión El rendimiento del método fue estudiado en términos de un análisis cualitativo y cuantitativo, basado en el criterio de un experto (agrónomo), para propósitos de comparación. Basado en la inspección visual de las líneas de cultivo en la imágenes originales RGB, el experto fija, al menos, 5 puntos a los largo de cada fila de cultivo, dependiendo de la curvatura de las mismas. A más curvatura, más puntos fijados y a menos curvatura menos puntos. Una aplicación desarrollada en Matlab utilizando “Fitting curve toolbox” ajusta automáticamente la mejor curva para los puntos establecidos. Este procedimiento se realizó para todas las 320 imágenes de prueba disponibles. A este conjunto de imágenes y curvas suavizadas modeladas matemáticamente se le conoce como el “ground truth” y sirve para evaluar la precisión del método propuesto. 3.1 Análisis Cualitativo La Figura 12 muestra ejemplos ilustrativos de imágenes donde las líneas de cultivo fueron detectadas de acuerdo a los parámetros intrínsecos y extrínsecos del sistema visual. En (a) y (b) 4 líneas curvas de cultivo son mostradas en rojo. En (c) y (d) una mezcla de líneas curvas y rectas es mostrada en rojo y azul respectivamente. Una simple inspección de la imagen, basado en el criterio del experto, permite ver que las filas de cultivo detectadas por el método propuesto coinciden satisfactoriamente con las líneas de cultivo esperadas del ground truth. Algunas filas de cultivo pueden contener vacíos producidos por defectos en la siembra o germinación. En este estudio, estos vacíos no exceden los 1.20 m de discontinuidad en el mismo surco. Una longitud mayor puede resultar en una falla en la detección de la línea de cultivo. Sin embargo, el método detecta estas anomalías y la imagen es rechazada como se indicó en la sección anterior y una nueva imagen es capturada y procesada. Además, es bastante común encontrar malezas distribuidas irregularmente en los espacios entre filas de cultivo, Figura 1(b). En este estudio, el método fue probado con un bajo nivel de malezas, es decir, hasta el 5% de cobertura de maleza de acuerdo a la escala de clasificación propuesta por Soto y Agüero (1992). El porcentaje de cobertura de maleza fue obtenido aplicando el método del cuadrante como sigue:

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donde Amaleza es el área que es cubierta por la maleza, Amuestreada es el área muestreada, es decir, 0.5m x 0.5m = 0.25 m2. Un nivel mayor de maleza puede causar la incorrecta detección de la fila de cultivo. Sin embargo, como antes, el método detecta esta anomalía y la imagen es rechazada. Ambos, grandes vacíos y alta densidad de maleza, afectan significativamente la tasa de detección de las filas de cultivo, principalmente en las hileras curvas. El radio mínimo de curvatura de las filas curvas de cultivo probadas en el campo fue de 19 m. Esta medida fue obtenida realizando cálculos topográficos. Un radio menor hace difícil la navegación del tractor en el campo y el riesgo de dañar el cultivo es alto. 3.2 Análisis cuantitativo El rendimiento del método propuesto, denotado por MP en el resto del documento, fue también comparado cuantitativamente contra 3 métodos existentes de acuerdo a la similitud de sus resultados contra el ground truth obtenido manualmente para cada imagen, como se explicó antes. Los métodos de comparación son: (i) Transformada de Hough (HT) propuesta por Hough (1962), el cual es usado ampliamente para la detección de líneas rectas. Varias restricciones fueron aplicadas para mejorar su rendimiento, como: número de líneas a detectar, ángulo de inclinación [-45° y 45°] y la resolución del espacio de Hough fijado a 1 píxel y 1°. (ii) Regresión lineal basado en el estimador Theil-Shen (LR) propuesto por Guerrero et al. (2013) para ajustar las líneas rectas de cultivo. (iii) Regresión lineal basado en la técnica de mínimos cuadrados (OLR) propuesto por Montalvo et al. (2012), el cual usa plantillas para restringir el área donde las filas rectas de cultivo son esperadas. Diferentes niveles de vacíos (discontinuidades) y densidades de maleza fueron considerados en las imágenes de prueba. Los niveles de vacíos bajo, medio y alto significan un vacío (0.40m), dos (0.80m) y tres vacíos (1.20m) respectivamente. Más de tres vacíos en el mismo surco no fueron considerados porque la probabilidad de fallar en la detección supera el 50% en la configuración usada en el sistema visual (ROI de 3.4m x 5m). Densidad de maleza bajo, medio y alto significa menos del 5%, entre 5% y 12%, y entre 12% y 25% respectivamente. Un nivel superior al 25% lleva al método a fallar con alta probabilidad (> 50%). El cálculo de la tasa de detección fue obtenida por el siguiente procedimiento: para cada imagen de prueba, las 4 líneas de cultivo detectadas por el método propuesto fueron separadamente comparadas por similitud (línea por línea, L=1, 2, 3, 4) contra las curvas suavizadas pertenecientes al ground truth. Así, cuando ambas curvas coinciden satisfactoriamente según el criterio del experto, un valor de uno se añade a la puntuación y cero de otro modo, ecuación (11).

La tasa de detección fue obtenida para cada línea de cultivo (L1-4). La suma de las coincidencias

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es dividida por el número de imágenes analizadas. La fórmula aplicada es como sigue:

donde N es el número de imágenes usadas para las pruebas y f(Li) es obtenido por (11) para cada línea de cultivo. Finalmente, el promedio de la tasa de detección es calculada como sigue:

donde K = 4 representa el números de líneas de cultivo. La Tabla 1 muestra el promedio de la tasa de detección en porcentaje y el tiempo de procesamiento en milisegundos para las 320 imágenes analizadas. A partir de estos resultados, se puede ver que la tasa de detección de líneas rectas y curvas del método propuesto (MP) alcanza el mejor rendimiento (87.9%) con bajo densidad de maleza y bajo nivel de vacíos. El peor caso es alcanzado con un alto nivel de maleza y vacíos. MP fue comparado con los métodos existentes de HT, LR, OLR utilizando las imágenes de prueba que contienen solamente líneas rectas de cultivo. HT y MP fueron implementados en Matlab, mientras que LR y OLR en C++. A partir de los resultados de la Tabla 2, se puede ver que PM supera a HT, con valores similares a LR y peor que OLR. Esto indica que el método propuesto está en línea con los métodos existentes. El tiempo de procesamiento para el proceso completo, incluyendo las 3 fases de segmentación, identificación de puntos de inicio y detección de líneas de cultivo, fue de 573 ms para el mejor caso (bajo nivel de maleza y vacíos) según la Tabla 1. Considerando que en general, los vehículos agrícolas trabajan a velocidades oscilando entre 3 y 6 km/h durante las tareas agrícolas, esto significa que en el peor caso (6 km/h), el vehículo necesita 3s para atravesar los 5m de largo de la ROI, el cual es muy superior al tiempo requerido para el procesamiento de una imagen. Además, se debe considerar que el tiempo de ejecución fue medido en Matlab bajo un lenguaje de programación interpretado. Esto puede disminuir significativamente si se implementa en un lenguaje de programación compilado (por ejemplo C++) ejecutándose en una plataforma y sistema operativo de tiempo real, por ejemplo LabView y CRio como en el proyecto RHEA (2014). Bajo estas consideraciones, el tiempo de procesamiento podría reducirse cerca del 40% con respecto al ya obtenido, como se reportó en RHEA, mejorando considerablemente el rendimiento para aplicaciones de tiempo real, el cual es un tópico de investigación a futuro. La Tabla 3 muestra el tiempo de procesamiento en porcentaje (%) y milisegundos (ms) del método propuesto dividido por módulos. La segmentación consume el 41.0% del tiempo total, la identificación de los puntos de inicio el 8.6% y la detección de líneas de cultivo el 50.4%. La Tabla 4 muestra el rango de coeficientes de mayor grado para ambos tipos de líneas de cultivo. Esto significa que los surcos analizados son limitados a un grupo de líneas rectas y curvas, de acuerdo a las ecuaciones que definen sus modelos matemáticos, ecuaciones (7), es decir, líneas rectas Iván García-, David Herrera, Jorge Mina (UPEC) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 46 – 67. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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con pendiente (m) y cuadráticas con orientación (hacia la izquierda) y coeficiente de curvatura (a). Gracias a este estudio, las líneas de cultivo son validadas por estos rangos de valores para cada tipo de línea. Esto permite una mejora importante durante el proceso de verificación, cuando las líneas de cultivo deben ser aceptadas o rechazadas dependiendo si los valores calculados para los coeficientes (m, a) están dentro o fuera de los rangos. El tratamiento de imágenes con surcos con orientación hacia la derecha es también importante cuando el tractor llega al final del campo de cultivo y debe regresar navegando por los surcos adyacentes. Este tópico de investigación queda planteado como un trabajo a futuro. Finalmente, respecto a las limitaciones del MP, tres restricciones deben ser consideradas para su aplicación: (i) número de filas de cultivo a ser detectadas, (ii) la concavidad de las filas de cultivo y (iii) los parámetros intrínsecos y extrínsecos del sistema visual. 4. Conclusiones El estudio propone un método automático para detectar líneas de cultivo rectas y curvas (orientados hacia la izquierda) en campos de papa superchola (Solanum tuberosum) basado en el concepto de región de interés (ROI). El método consiste de 3 fases enlazadas: segmentación, identificación de puntos de inicio y detección de líneas de cultivo. La detección de líneas de cultivo puede ser útil para el guiado automático de vehículos agrícolas y también para el tratamiento específico de la maleza que queda localizada por fuera de las líneas de cultivo. El método ha sido probado utilizando imágenes adquiridas utilizando una cámara instalada en la parte frontal de un tractor en proyección en perspectiva bajo diferentes condiciones de iluminación (días soleado, oscuro y claro), comunes en los campos agrícolas. Las imágenes pertenecen a las etapas iniciales de crecimiento (hasta 45 días) conteniendo plantas con diferentes alturas y volúmenes, así como surcos incompletos (< 1.20m) y con baja densidad de maleza (< 5%) distribuidos irregularmente en los espacios entre filas. En breve, el método detecta, en presencia de niveles bajos de maleza y vacíos/discontinuidades, el 87.9% de las líneas de cultivo curvas y rectas, así como el 90.7% sobre líneas rectas de cultivo (Tabla 2) en un tiempo inferior a los 573 ms (Tabla 3). Adicionalmente, la robustez del método propuesto es complementado por 2 procedimientos para hacer frente a las situaciones indeseadas de los entonos agrícolas: (i) selección y verificación de líneas de cultivo y (ii) controlando la orientación y rango de valores de los coeficientes de mayor grado para cada tipo de línea recta y cuadrática (Tabla 4). Finalmente, algunas mejoras son todavía posibles, tales como: (i) la identificación de puntos de inicio para determinar la dirección por donde explorar inicialmente las plantas pertenecientes al cultivo de papa; (ii) la implementación del algoritmo en un lenguaje de programación compilado (como C++) y ejecutándose en un sistema operativo y plataforma de tiempo real como LabView y Crio; (iii) la cuantificación de la densidad de maleza localizada en el espacio entre surcos, a partir de la detección de las líneas de cultivo y (iv) el tratamiento de cultivos con curvatura orientada hacia la derecha.

Iván García-, David Herrera, Jorge Mina (UPEC) SATHIRI Vol. 12 – N° 2, pp. 46 – 67. ISSN 1390-6925. LATINDEX 21955. Julio – diciembre 2017

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Agradecimientos La presente investigación ha sido financiada parcialmente por la Universidad Politécnica Estatal del Carchi (Ecuador) y ha sido inspirada en el proyecto RHEA, financiado por la Unión Europea [FP7/2007-2013] (Automation and robotics for sustainable crop and forestry management). FIGURAS