Investigadores de la Universidad de Atenas, en Grecia, han desarrollado un modelo de regresión matemática que permite determinar de manera precisa el peso corporal de doradas (Sparus aurata) basándose en rasgos medibles obtenidos a partir de imágenes. Esta herramienta aplicada a tecnologías de grabación de imágenes permitirá en un futuro monitorizar el crecimiento de la biomasa en jaulas de acuicultura.
La investigación se centró en doradas cuyo peso corporal varió de 50 gramos a 1.000 gramos. El objetivo fue proporcionar una herramienta valiosa para la industria acuícola, específicamente en la gestión del crecimiento y la salud de los peces en los viveros flotantes.
Para alcanzar este modelo de regresión, los investigadores en su estudio analizaron rasgos morfométricos, incluyendo la longitud total, el área, la altura, la longitud de la cabeza, el diámetro de los ojos, entre otros rasgos.
De todos los rasgos analizados, el área del cuerpo, excluyendo las aletas, la longitud total, la altura, fueron los que tenían asociaciones más sólidas con el peso corporal.
En el proceso de investigación los científicos usaron varios modelos de regresión: regresión potencia, regresión lineal múltiple y la regresión polinómica. Los resultados mostraron que un modelo de regresión potencia, utilizando el área del cuerpo como predictor, logró el mayor coeficiente de determinación y bajos errores de predicción.
Entre las diversas aplicaciones, destacan la monitorización de manera eficiente y no invasiva del crecimiento de los peces a lo largo del tiempo. Además de que los peces no sufren estrés por manipulación, permite a los productores acuícolas determinar cuando es el momento óptimo para la cosecha, ajustar la alimentación y evaluar la salud general de la población de peces.
Uno de los costes más elevados en la producción de peces es el pienso. Gracias a un mejor conocimiento de la biomasa, es posible calcular la cantidad adecuada de pienso que se proporciona a los peces. Esto permite reducir el desperdicio de alimento y se garantiza que los peces reciben los nutrientes de manera ajustada para un crecimiento saludable.
Referencia:
Nafsika Karakatsouli, Marina Mavrommati, Eva Iris Karellou, Alexios Glaropoulos, Alkisti Batzina & Konstantinos Tzokas. Weight prediction of intensively reared gilthead seabream Sparus aurata from morphometric traits measured in images. Aquaculture International.
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