Análisis de imagen digital asistido por ordenador y evaluación del desarrollo de la cría en los panales de abejas

publication date: Feb 3, 2012
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Journal of Apicultural
Research

51 (1) pp. 63 - 73

Fecha de publicación

Febrero 2012

  
Titulo

Análisis de imagen digital asistido por ordenador y evaluación del desarrollo de la cría en los panales de abejas

Autores

Lukas Jeker, Lukas Schmid, Thomas Meschberger, Marco Candolfi, Stefan Pudenz and Josef P Magyar

Resumen

El potencial impacto de los productos fitosanitarios en el desarrollo de la cría de abejas es cada vez más preocupante. Por lo tanto, las autoridades reguladoras solicitan estudios de monitoreo de los posibles efectos adversos sobre el desarrollo de la cría de abejas. Los métodos actuales tienen una serie de limitaciones técnicas inherentes que eludimos gracias a la informatización de los análisis. En este artículo se describe el análisis de imágenes digitales asistido por ordenador y un método de evaluación del desarrollo de la cría de abejas en los panales. Con esta herramienta es posible evaluar sistemáticamente el desarrollo de la cría sobre la base de imágenes de alta definición de cuadros de cría tomadas en ensayos de campo o en semi-campo con las abejas de miel. El método asistido por ordenador permite el análisis post-hoc de prácticamente cualquier número de celdas y permite abordar tanto la cuestión del bajo número de celdas, así como la trazabilidad y la verificación de los datos. El método descrito y el software han sido diseñados y elaborados con la intención de proporcionar una herramienta para un análisis de trazabilidad del 100% de los estudios de la cría de abejas con documentación sistemática libre de fallos. Esto es extremadamente importante cuando se trabaja en buenas condiciones de laboratorio (BCL). Al reducir el tiempo fuera de la colmena, el método minimiza el impacto en la cría de abejas, y por lo tanto es probable que aumente la tasa de éxito de los estudios. La disponibilidad de imágenes digitales permite el análisis post-hoc de cualquier número de celdas. El sistema automatizado de rastreo de las celdas investigadas y la población automatizado de los datos de clasificación de las celdas no incluye errores de transcripción de datos manual y por lo tanto mejora significativamente la fiabilidad de los datos.