El trabajo conjunto de la Escuela de Matemática y el CINAT-UNA permitirá avanzar en las investigaciones sobre ácaros y alimentación de las abejas a través del procesamiento de imágenes, para obtener resultados más ágiles y eficaces.
¿Puede una operación matemática determinar y reportar en tiempo real el comportamiento de un diminuto parásito? Este es el objetivo de un proyecto desarrollado por académicos de la Escuela de Matemática y el Centro de Investigaciones Apícolas Tropicales (CINAT-UNA), denominado: Detección y seguimiento del ácaro Varroa destructor presente en las celdas de una larva de abeja melífera.
El estudio inicia con un video de larga duración de alrededor de 168 horas proporcionado por Rafael Calderón, del CINAT-UNA, del cual los investigadores toman un segmento de ocho segundos para validar la técnica, en este espacio de tiempo se observa la interacción del ácaro con la larva de la abeja. La labor de Melvin Ramírez y Juan Pablo Prendas, de la Escuela de Matemática, fue cuantificar la información sobre movimiento y color para identificar, seguir y caracterizar el ácaro en el video. Este proceso se logra con el trabajo de matrices y espacio de color que determinan la secuencia de imágenes que a su vez constituyen un video.
“Nuestro objetivo era generar un programa que estudie el comportamiento de este ácaro. A partir de una combinación de detección de movimiento y sustracción dinámica de fondo se etiqueta el centro de masa con un punto rojo sobre la imagen del ácaro. A partir de ahí detectamos su posición y calculamos la velocidad de movimiento, con eso creamos un proceso matemático o algoritmo para identificar las imágenes”, explicó Ramírez.
Para Prendas, lo más importante es que el programa logre reconocer y seguir los movimientos del ácaro. “El usuario tiene que seleccionar las imágenes donde se ve el ácaro en su máxima expresión. En un corte de ocho segundos tenemos al menos 442 imágenes, el trabajo es cuadro a cuadro y el porcentaje de detección correcta es del 93,75 por ciento”.
Una vez que el programa reconoce al ácaro, se pretende aplicar un algoritmo para sustraerlo de la imagen y caracterizarlo a partir de dos parámetros: su área y desviación estándar. A corto plazo se espera que estos resultados puedan ser implementados en tiempo real y así conocer, de forma automática, cuándo el parásito se alimenta, descansa o defeca y lo más importante, estudiar su ciclo reproductivo.
“Es determinante conocer la relación entre el hospedero (abeja) y el parásito dentro de la celda. Con este programa tenemos un estudio más preciso y ágil del comportamiento de un parasito que causa grandes pérdidas a la apicultura en Costa Rica y el resto del mundo.
Mediante esta técnica y el desarrollo de un algoritmo se podrá analizar en más detalle el comportamiento de este ácaro”, comentó Rafael Calderón, del CINAT-UNA.
Por otra parte, también por medio del procesamiento de imágenes, se desarrolla un procedimiento para agilizar el reconocimiento y la clasificación de los granos de polen de importancia apícola. En el CINAT, existe una colección de granos de polen de las principales plantas que en Costa Rica sirven como fuente alimenticia de polen o néctar para las abejas. De estas plantas, para la investigación, se utilizó una muestra de 55 tipos de granos de polen, de cada uno de ellos se tomaron al menos 20 fotografías para elaborar una base de datos digital.
