120 CONTROL Figura 3: Batería de operaciones morfológicas hallada por el algoritmo genético como mejor solución al problema de eliminar las monocotiledóneas en las imágenes de entrenamiento. mutación fijada. La probabilidad de mutación se fijó en 0,2 (20%). Por último, se incluyó una operación adicional de elitismo para asegurar la convergencia. Con este operador el mejor individuo de la población de partida siempre susti- tuía al peor individuo de la nueva generación. Resultados Para la etapa de ajuste del método se tomaron 4 fotos seleccionadas aleatoriamente de la colección de fotogra- fías recogidas en el campo. Las diferentes ejecuciones realizadas convergieron a un resultado satisfactorio alre- dedor de las 5.000 generaciones. El valor de aptitud más bajo obtenido fue de 0,0234, que se corresponde con una diferencia entre la imagen original y patrón de aproxima- damente 17.000 píxeles en una imagen de 722.500 píxe- les, es decir un 2,34%. La figura 3 recoge la batería de operaciones morfológicas obtenida con el algoritmo ge- nético. La solución hallada por el algoritmo genético emplea úni- camente seis operaciones, tres erosiones y tres dilatacio- nes, con elementos estructurales variables. En la tabla 1 se muestran los resultados obtenidos de la aplicación del método ajustado con el algoritmo genético sobre varias imágenes de la colección de partida y que no coinciden con las imágenes utilizadas en el entrena- miento. Para calcular los porcentajes de gramíneas (que han sido eliminadas por el procesado) se resta la imagen procesada (sólo dicotiledóneas) de la imagen original, ob- teniendo una imagen que contiene únicamente monoco- tiledóneas. En la tabla vemos que los porcentajes estimados y reales son bastante similares, existiendo diferencias del 0,3% al 2,5%. Como el objetivo final de este trabajo es deter- minar si una especie es más abundante que otra para ele- gir el herbicida adecuado o aplicar ambos tratamientos si no hay una diferencia notable, podemos concluir, con los resultados obtenidos, que el método de procesamiento ajustado con el algoritmo genético consigue de forma bastante satisfactoria que la infestación dominante en la imagen original también sea dominante después del pro- cesamiento de la imagen. Hay una excepción, en los re- sultados para la imagen 5, donde los porcentajes calculados podrían hacer pensar que la infestación domi- nante es la de monocotiledóneas (6,44%) frente a las di- cotiledóneas (2,99%) cuando los valores reales dicen todo lo contario (5,09% de dicotiledóneas frente a 4,35% de gramíneas). Este comportamiento viene provocado Tabla 1: Similitud (ecuación 2) entre imágenes procesadas y patrón, porcentajes reales y estimados con la aproximación propuesta, para la cobertura de cada tipo de mala hierba (mono y dicotiledóneas). Valores reales Valores estimados Imagen % Dicot. % Mono % Dicot. % Mono Similitud 1 6,31 29,91 9,63 26,58 0,0516 2 0,79 2,15 0,47 2,47 0,0032 3 12,56 2,50 10,1 4,97 0,0387 4 1,87 4,63 0,97 5,53 0,0091 5 5,09 4,35 2,99 6,44 0,0210 6 2,49 8,27 0,82 9,94 0,0168 tecnología