Active Optical Sensors for Tree Stem Detection and Classification in Nurseries.

Active optical sensing (LIDAR and light curtain transmission) devices mounted on a mobile platform can correctly detect, localize, and classify trees. To conduct an evaluation and comparison of the different sensors, an optical encoder wheel was used for vehicle odometry and provided a measurement of the linear displacement of the prototype vehicle along a row of tree seedlings as a reference for each recorded sensor measurement. The field trials were conducted in a juvenile tree nursery with one-year-old grafted almond trees at Sierra Gold Nurseries, Yuba City, CA, United States. Through these tests and subsequent data processing, each sensor was individually evaluated to characterize their reliability, as well as their advantages and disadvantages for the proposed task. Test results indicated that 95.7% and 99.48% of the trees were successfully detected with the LIDAR and light curtain sensors, respectively. LIDAR correctly classified, between alive or dead tree states at a 93.75% success rate compared to 94.16% for the light curtain sensor. These results can help system designers select the most reliable sensor for the accurate detection and localization of each tree in a nursery, which might allow labor-intensive tasks, such as weeding, to be automated without damaging crops.

Multi-resolution model-based traffic sign detection and tracking

In this paper we propose an innovative approach to tackle the problem of traffic sign detection using a computer vision algorithm and taking into account real-time operation constraints, trying to establish intelligent strategies to simplify as much as possible the algorithm complexity and to speed up the process. Firstly, a set of candidates is generated according to a color segmentation stage, followed by a region analysis strategy, where spatial characteristic of previously detected objects are taken into account. Finally, temporal coherence is introduced by means of a tracking scheme, performed using a Kalman filter for each potential candidate. Taking into consideration time constraints, efficiency is achieved two-fold: on the one side, a multi-resolution strategy is adopted for segmentation, where global operation will be applied only to low-resolution images, increasing the resolution to the maximum only when a potential road sign is being tracked. On the other side, we take advantage of the expected spacing between traffic signs. Namely, the tracking of objects of interest allows to generate inhibition areas, which are those ones where no new traffic signs are expected to appear due to the existence of a TS in the neighborhood. The proposed solution has been tested with real sequences in both urban areas and highways, and proved to achieve higher computational efficiency, especially as a result of the multi-resolution approach.

Traffic sign detection and tracking using robust 3D analysis

In this paper we present an innovative technique to tackle the problem of automatic road sign detection and tracking using an on-board stereo camera. It involves a continuous 3D analysis of the road sign during the whole tracking process. Firstly, a color and appearance based model is applied to generate road sign candidates in both stereo images. A sparse disparity map between the left and right images is then created for each candidate by using contour-based and SURF-based matching in the far and short range, respectively. Once the map has been computed, the correspondences are back-projected to generate a cloud of 3D points, and the best-fit plane is computed through RANSAC, ensuring robustness to outliers. Temporal consistency is enforced by means of a Kalman filter, which exploits the intrinsic smoothness of the 3D camera motion in traffic environments. Additionally, the estimation of the plane allows to correct deformations due to perspective, thus easing further sign classification.

Efficient hybrid monocular-stereo approach to on-board, video-based traffic sign detection and tracking

In this paper we propose an innovative method for the automatic detection and tracking of road traffic signs using an onboard stereo camera. It involves a combination of monocular and stereo analysis strategies to increase the reliability of the detections such that it can boost the performance of any traffic sign recognition scheme. Firstly, an adaptive color and appearance based detection is applied at single camera level to generate a set of traffic sign hypotheses. In turn, stereo information allows for sparse 3D reconstruction of potential traffic signs through a SURF-based matching strategy. Namely, the plane that best fits the cloud of 3D points traced back from feature matches is estimated using a RANSAC based approach to improve robustness to outliers. Temporal consistency of the 3D information is ensured through a Kalman-based tracking stage. This also allows for the generation of a predicted 3D traffic sign model, which is in turn used to enhance the previously mentioned color-based detector through a feedback loop, thus improving detection accuracy. The proposed solution has been tested with real sequences under several illumination conditions and in both urban areas and highways, achieving very high detection rates in challenging environments, including rapid motion and significant perspective distortion

Detection and pattern recognition applied to leaves and chromosomes

The Project you are about to see it is based on the technologies used on object detection and recognition, especially on leaves and chromosomes. To do so, this document contains the typical parts of a scientific paper, as it is what it is. It is composed by an Abstract, an Introduction, points that have to do with the investigation area, future work, conclusions and references used for the elaboration of the document. The Abstract talks about what are we going to find in this paper, which is technologies employed on pattern detection and recognition for leaves and chromosomes and the jobs that are already made for cataloguing these objects. In the introduction detection and recognition meanings are explained. This is necessary as many papers get confused with these terms, specially the ones talking about chromosomes. Detecting an object is gathering the parts of the image that are useful and eliminating the useless parts. Summarizing, detection would be recognizing the objects borders. When talking about recognition, we are talking about the computers or the machines process, which says what kind of object we are handling. Afterwards we face a compilation of the most used technologies in object detection in general. There are two main groups on this category: Based on derivatives of images and based on ASIFT points. The ones that are based on derivatives of images have in common that convolving them with a previously created matrix does the treatment of them. This is done for detecting borders on the images, which are changes on the intensity of the pixels. Within these technologies we face two groups: Gradian based, which search for maximums and minimums on the pixels intensity as they only use the first derivative. The Laplacian based methods search for zeros on the pixels intensity as they use the second derivative. Depending on the level of details that we want to use on the final result, we will choose one option or the other, because, as its logic, if we used Gradian based methods, the computer will consume less resources and less time as there are less operations, but the quality will be worse. On the other hand, if we use the Laplacian based methods we will need more time and resources as they require more operations, but we will have a much better quality result. After explaining all the derivative based methods, we take a look on the different algorithms that are available for both groups. The other big group of technologies for object recognition is the one based on ASIFT points, which are based on 6 image parameters and compare them with another image taking under consideration these parameters. These methods disadvantage, for our future purposes, is that it is only valid for one single object. So if we are going to recognize two different leaves, even though if they refer to the same specie, we are not going to be able to recognize them with this method. It is important to mention these types of technologies as we are talking about recognition methods in general. At the end of the chapter we can see a comparison with pros and cons of all technologies that are employed. Firstly comparing them separately and then comparing them all together, based on our purposes. Recognition techniques, which are the next chapter, are not really vast as, even though there are general steps for doing object recognition, every single object that has to be recognized has its own method as the are different. This is why there is not a general method that we can specify on this chapter. We now move on into leaf detection techniques on computers. Now we will use the technique explained above based on the image derivatives. Next step will be to turn the leaf into several parameters. Depending on the document that you are referring to, there will be more or less parameters. Some papers recommend to divide the leaf into 3 main features (shape, dent and vein] and doing mathematical operations with them we can get up to 16 secondary features. Next proposition is dividing the leaf into 5 main features (Diameter, physiological length, physiological width, area and perimeter] and from those, extract 12 secondary features. This second alternative is the most used so it is the one that is going to be the reference. Following in to leaf recognition, we are based on a paper that provides a source code that, clicking on both leaf ends, it automatically tells to which specie belongs the leaf that we are trying to recognize. To do so, it only requires having a database. On the tests that have been made by the document, they assure us a 90.312% of accuracy over 320 total tests (32 plants on the database and 10 tests per specie]. Next chapter talks about chromosome detection, where we shall pass the metaphasis plate, where the chromosomes are disorganized, into the karyotype plate, which is the usual view of the 23 chromosomes ordered by number. There are two types of techniques to do this step: the skeletonization process and swiping angles. Skeletonization progress consists on suppressing the inside pixels of the chromosome to just stay with the silhouette. This method is really similar to the ones based on the derivatives of the image but the difference is that it doesnt detect the borders but the interior of the chromosome. Second technique consists of swiping angles from the beginning of the chromosome and, taking under consideration, that on a single chromosome we cannot have more than an X angle, it detects the various regions of the chromosomes. Once the karyotype plate is defined, we continue with chromosome recognition. To do so, there is a technique based on the banding that chromosomes have (grey scale bands] that make them unique. The program then detects the longitudinal axis of the chromosome and reconstructs the band profiles. Then the computer is able to recognize this chromosome. Concerning the future work, we generally have to independent techniques that dont reunite detection and recognition, so our main focus would be to prepare a program that gathers both techniques. On the leaf matter we have seen that, detection and recognition, have a link as both share the option of dividing the leaf into 5 main features. The work that would have to be done is to create an algorithm that linked both methods, as in the program, which recognizes leaves, it has to be clicked both leaf ends so it is not an automatic algorithm. On the chromosome side, we should create an algorithm that searches for the beginning of the chromosome and then start to swipe angles, to later give the parameters to the program that searches for the band profiles. Finally, on the summary, we explain why this type of investigation is needed, and that is because with global warming, lots of species (animals and plants] are beginning to extinguish. That is the reason why a big database, which gathers all the possible species, is needed. For recognizing animal species, we just only have to have the 23 chromosomes. While recognizing a plant, there are several ways of doing it, but the easiest way to input a computer is to scan the leaf of the plant. RESUMEN. El proyecto que se puede ver a continuación trata sobre las tecnologías empleadas en la detección y reconocimiento de objetos, especialmente de hojas y cromosomas. Para ello, este documento contiene las partes típicas de un paper de investigación, puesto que es de lo que se trata. Así, estará compuesto de Abstract, Introducción, diversos puntos que tengan que ver con el área a investigar, trabajo futuro, conclusiones y biografía utilizada para la realización del documento. Así, el Abstract nos cuenta qué vamos a poder encontrar en este paper, que no es ni más ni menos que las tecnologías empleadas en el reconocimiento y detección de patrones en hojas y cromosomas y qué trabajos hay existentes para catalogar a estos objetos. En la introducción se explican los conceptos de qué es la detección y qué es el reconocimiento. Esto es necesario ya que muchos papers científicos, especialmente los que hablan de cromosomas, confunden estos dos términos que no podían ser más sencillos. Por un lado tendríamos la detección del objeto, que sería simplemente coger las partes que nos interesasen de la imagen y eliminar aquellas partes que no nos fueran útiles para un futuro. Resumiendo, sería reconocer los bordes del objeto de estudio. Cuando hablamos de reconocimiento, estamos refiriéndonos al proceso que tiene el ordenador, o la máquina, para decir qué clase de objeto estamos tratando. Seguidamente nos encontramos con un recopilatorio de las tecnologías más utilizadas para la detección de objetos, en general. Aquí nos encontraríamos con dos grandes grupos de tecnologías: Las basadas en las derivadas de imágenes y las basadas en los puntos ASIFT. El grupo de tecnologías basadas en derivadas de imágenes tienen en común que hay que tratar a las imágenes mediante una convolución con una matriz creada previamente. Esto se hace para detectar bordes en las imágenes que son básicamente cambios en la intensidad de los píxeles. Dentro de estas tecnologías nos encontramos con dos grupos: Los basados en gradientes, los cuales buscan máximos y mínimos de intensidad en la imagen puesto que sólo utilizan la primera derivada; y los Laplacianos, los cuales buscan ceros en la intensidad de los píxeles puesto que estos utilizan la segunda derivada de la imagen. Dependiendo del nivel de detalles que queramos utilizar en el resultado final nos decantaremos por un método u otro puesto que, como es lógico, si utilizamos los basados en el gradiente habrá menos operaciones por lo que consumirá más tiempo y recursos pero por la contra tendremos menos calidad de imagen. Y al revés pasa con los Laplacianos, puesto que necesitan más operaciones y recursos pero tendrán un resultado final con mejor calidad. Después de explicar los tipos de operadores que hay, se hace un recorrido explicando los distintos tipos de algoritmos que hay en cada uno de los grupos. El otro gran grupo de tecnologías para el reconocimiento de objetos son los basados en puntos ASIFT, los cuales se basan en 6 parámetros de la imagen y la comparan con otra imagen teniendo en cuenta dichos parámetros. La desventaja de este método, para nuestros propósitos futuros, es que sólo es valido para un objeto en concreto. Por lo que si vamos a reconocer dos hojas diferentes, aunque sean de la misma especie, no vamos a poder reconocerlas mediante este método. Aún así es importante explicar este tipo de tecnologías puesto que estamos hablando de técnicas de reconocimiento en general. Al final del capítulo podremos ver una comparación con los pros y las contras de todas las tecnologías empleadas. Primeramente comparándolas de forma separada y, finalmente, compararemos todos los métodos existentes en base a nuestros propósitos. Las técnicas de reconocimiento, el siguiente apartado, no es muy extenso puesto que, aunque haya pasos generales para el reconocimiento de objetos, cada objeto a reconocer es distinto por lo que no hay un método específico que se pueda generalizar. Pasamos ahora a las técnicas de detección de hojas mediante ordenador. Aquí usaremos la técnica explicada previamente explicada basada en las derivadas de las imágenes. La continuación de este paso sería diseccionar la hoja en diversos parámetros. Dependiendo de la fuente a la que se consulte pueden haber más o menos parámetros. Unos documentos aconsejan dividir la morfología de la hoja en 3 parámetros principales (Forma, Dentina y ramificación] y derivando de dichos parámetros convertirlos a 16 parámetros secundarios. La otra propuesta es dividir la morfología de la hoja en 5 parámetros principales (Diámetro, longitud fisiológica, anchura fisiológica, área y perímetro] y de ahí extraer 12 parámetros secundarios. Esta segunda propuesta es la más utilizada de todas por lo que es la que se utilizará. Pasamos al reconocimiento de hojas, en la cual nos hemos basado en un documento que provee un código fuente que cucando en los dos extremos de la hoja automáticamente nos dice a qué especie pertenece la hoja que estamos intentando reconocer. Para ello sólo hay que formar una base de datos. En los test realizados por el citado documento, nos aseguran que tiene un índice de acierto del 90.312% en 320 test en total (32 plantas insertadas en la base de datos por 10 test que se han realizado por cada una de las especies]. El siguiente apartado trata de la detección de cromosomas, en el cual se debe de pasar de la célula metafásica, donde los cromosomas están desorganizados, al cariotipo, que es como solemos ver los 23 cromosomas de forma ordenada. Hay dos tipos de técnicas para realizar este paso: Por el proceso de esquelotonización y barriendo ángulos. El proceso de esqueletonización consiste en eliminar los píxeles del interior del cromosoma para quedarse con su silueta; Este proceso es similar a los métodos de derivación de los píxeles pero se diferencia en que no detecta bordes si no que detecta el interior de los cromosomas. La segunda técnica consiste en ir barriendo ángulos desde el principio del cromosoma y teniendo en cuenta que un cromosoma no puede doblarse más de X grados detecta las diversas regiones de los cromosomas. Una vez tengamos el cariotipo, se continua con el reconocimiento de cromosomas. Para ello existe una técnica basada en las bandas de blancos y negros que tienen los cromosomas y que son las que los hacen únicos. Para ello el programa detecta los ejes longitudinales del cromosoma y reconstruye los perfiles de las bandas que posee el cromosoma y que lo identifican como único. En cuanto al trabajo que se podría desempeñar en el futuro, tenemos por lo general dos técnicas independientes que no unen la detección con el reconocimiento por lo que se habría de preparar un programa que uniese estas dos técnicas. Respecto a las hojas hemos visto que ambos métodos, detección y reconocimiento, están vinculados debido a que ambos comparten la opinión de dividir las hojas en 5 parámetros principales. El trabajo que habría que realizar sería el de crear un algoritmo que conectase a ambos ya que en el programa de reconocimiento se debe clicar a los dos extremos de la hoja por lo que no es una tarea automática. En cuanto a los cromosomas, se debería de crear un algoritmo que busque el inicio del cromosoma y entonces empiece a barrer ángulos para después poder dárselo al programa que busca los perfiles de bandas de los cromosomas. Finalmente, en el resumen se explica el por qué hace falta este tipo de investigación, esto es que con el calentamiento global, muchas de las especies (tanto animales como plantas] se están empezando a extinguir. Es por ello que se necesitará una base de datos que contemple todas las posibles especies tanto del reino animal como del reino vegetal. Para reconocer a una especie animal, simplemente bastará con tener sus 23 cromosomas; mientras que para reconocer a una especie vegetal, existen diversas formas. Aunque la más sencilla de todas es contar con la hoja de la especie puesto que es el elemento más fácil de escanear e introducir en el ordenador.

Detection and quantification of peanut traces in wheat flour by near infrared hyperspectral imaging spectroscopy using principal-component analysis

The use of a common environment for processing different powder foods in the industry has increased the risk of finding peanut traces in powder foods. The analytical methods commonly used for detection of peanut such as enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and real-time polymerase chain reaction (RT-PCR) represent high specificity and sensitivity but are destructive and time-consuming, and require highly skilled experimenters. The feasibility of NIR hyperspectral imaging (HSI) is studied for the detection of peanut traces down to 0.01% by weight. A principal-component analysis (PCA) was carried out on a dataset of peanut and flour spectra. The obtained loadings were applied to the HSI images of adulterated wheat flour samples with peanut traces. As a result, HSI images were reduced to score images with enhanced contrast between peanut and flour particles. Finally, a threshold was fixed in score images to obtain a binary classification image, and the percentage of peanut adulteration was compared with the percentage of pixels identified as peanut particles. This study allowed the detection of traces of peanut down to 0.01% and quantification of peanut adulteration from 10% to 0.1% with a coefficient of determination (r2) of 0.946. These results show the feasibility of using HSI systems for the detection of peanut traces in conjunction with chemical procedures, such as RT-PCR and ELISA to facilitate enhanced quality-control surveillance on food-product processing lines.

NDT for the detection and characterization of superficial treatments on stone material from archaeological sites of Merida (Spain)

Different treatments (consolidation and water-repellent) were applied on samples of marble and granite from the Front stage of the Roman Theatre of Merida (Spain). The main goal is to study the effects of these treatments on archaeological stone material, by analyzing the surface changes. X-Ray Fluorescence and Laser-Induced Breakdown Spectroscopy techniques, as well as Nuclear Magnetic Resonance have been used in order to study changes in the surface properties of the material, comparing treated and untreated specimens. The results confirm that silicon (Si) marker tracking allows the detection of applied treatments, increasing the peak signal in treated specimens. Furthermore, it is also possible to prove changes both within the pore system of the materialand in the distribution of surface water, resulting from the application of these products

Development and improvement of protection-system algorithms for ground-fault detection and location in synchronous machines

Uno de los defectos más frecuentes en los generadores síncronos son los defectos a tierra tanto en el devanado estatórico, como de excitación. Se produce un defecto cuando el aislamiento eléctrico entre las partes activas de cualquiera de estos devanados y tierra se reduce considerablemente o desaparece. La detección de los defectos a tierra en ambos devanados es un tema ampliamente estudiado a nivel industrial. Tras la detección y confirmación de la existencia del defecto, dicha falta debe ser localizada a lo largo del devanado para su reparación, para lo que habitualmente el rotor debe ser extraído del estator. Esta operación resulta especialmente compleja y cara. Además, el hecho de limitar la corriente de defecto en ambos devanados provoca que el defecto no sea localizable visualmente, pues apenas existe daño en el generador. Por ello, se deben aplicar técnicas muy laboriosas para localizar exactamente el defecto y poder así reparar el devanado. De cara a reducir el tiempo de reparación, y con ello el tiempo en que el generador esta fuera de servicio, cualquier información por parte del relé de protección acerca de la localización del defecto resultaría de gran utilidad. El principal objetivo de esta tesis doctoral ha sido el desarrollo de nuevos algoritmos que permitan la estimación de la localización de los defectos a tierra tanto en el devanado rotórico como estatórico de máquinas síncronas. Respecto al devanado de excitación, se ha presentado un nuevo método de localización de defectos a tierra para generadores con excitación estática. Este método permite incluso distinguir si el defecto se ha producido en el devanado de excitación, o en cualquiera de los componentes del sistema de excitación, esto es, transformador de excitación, conductores de alimentación del rectificador controlado, etc. En caso de defecto a tierra en del devanado rotórico, este método proporciona una estimación de su localización. Sin embargo, para poder obtener la localización del defecto, se precisa conocer el valor de resistencia de defecto. Por ello, en este trabajo se presenta además un nuevo método para la estimación de este parámetro de forma precisa. Finalmente, se presenta un nuevo método de detección de defectos a tierra, basado en el criterio direccional, que complementa el método de localización, permitiendo tener en cuenta la influencia de las capacidades a tierra del sistema. Estas capacidades resultan determinantes a la hora de localizar el defecto de forma adecuada. En relación con el devanado estatórico, en esta tesis doctoral se presenta un nuevo algoritmo de localización de defectos a tierra para generadores que dispongan de la protección de faltas a tierra basada en la inyección de baja frecuencia. Se ha propuesto un método general, que tiene en cuenta todos los parámetros del sistema, así como una versión simplificada del método para generadores con capacidades a tierra muy reducida, que podría resultar de fácil implementación en relés de protección comercial. Los algoritmos y métodos presentados se han validado mediante ensayos experimentales en un generador de laboratorio de 5 kVA, así como en un generador comercial de 106 MVA con resultados satisfactorios y prometedores. ABSTRACT One of the most common faults in synchronous generators is the ground fault in both the stator winding and the excitation winding. In case of fault, the insulation level between the active part of any of these windings and ground lowers considerably, or even disappears. The detection of ground faults in both windings is a very researched topic. The fault current is typically limited intentionally to a reduced level. This allows to detect easily the ground faults, and therefore to avoid damage in the generator. After the detection and confirmation of the existence of a ground fault, it should be located along the winding in order to repair of the machine. Then, the rotor has to be extracted, which is a very complex and expensive operation. Moreover, the fact of limiting the fault current makes that the insulation failure is not visually detectable, because there is no visible damage in the generator. Therefore, some laborious techniques have to apply to locate accurately the fault. In order to reduce the repair time, and therefore the time that the generator is out of service, any information about the approximate location of the fault would be very useful. The main objective of this doctoral thesis has been the development of new algorithms and methods to estimate the location of ground faults in the stator and in the rotor winding of synchronous generators. Regarding the excitation winding, a new location method of ground faults in excitation winding of synchronous machines with static excitation has been presented. This method allows even to detect if the fault is at the excitation winding, or in any other component of the excitation system: controlled rectifier, excitation transformer, etc. In case of ground fault in the rotor winding, this method provides an estimation of the fault location. However, in order to calculate the location, the value of fault resistance is necessary. Therefore, a new fault-resistance estimation algorithm is presented in this text. Finally, a new fault detection algorithm based on directional criterion is described to complement the fault location method. This algorithm takes into account the influence of the capacitance-to-ground of the system, which has a remarkable impact in the accuracy of the fault location. Regarding the stator winding, a new fault-location algorithm has been presented for stator winding of synchronous generators. This algorithm is applicable to generators with ground-fault protection based in low-frequency injection. A general algorithm, which takes every parameter of the system into account, has been presented. Moreover, a simplified version of the algorithm has been proposed for generators with especially low value of capacitance to ground. This simplified algorithm might be easily implementable in protective relays. The proposed methods and algorithms have been tested in a 5 kVA laboratory generator, as well as in a 106 MVA synchronous generator with satisfactory and promising results.

Podredumbre parda del melocotonero (Monilinia spp.) : detección, identificación de especies y contribución a la epidemiología de la enfermedad

Monilinia spp. (M. laxa, M. fructigena y M. fructicola) causa marchitez en brotes y flores, chancros en ramas y podredumbre de la fruta de hueso provocando pérdidas económicas importantes en años con climatología favorable para el desarrollo de la enfermedad, particularmente en variedades tardías de melocotonero y nectarino. En estos huéspedes en España, hasta el momento, la especie predominante es M. laxa y, en menor proporción, M. fructigena. La reciente introducción en Europa de la especie de cuarentena M. fructicola hace necesaria una detección e identificación rápida de cada una de las especies. Además, hay diversos aspectos de la etiología y epidemiología de la enfermedad que no se conocen en las condiciones de cultivo españolas. En un primer objetivo de esta Tesis se ha abordado la detección e identificación de las especies de Monilinia spp. causantes de podredumbre parda. El estudio de las bases epidemiológicas para el control de la enfermedad constituye el fin del segundo objetivo. Para la detección del género Monilinia en material vegetal por PCR, diferenciándolo de otros hongos presentes en la superficie del melocotonero, se diseñaron una pareja de cebadores siguiendo un análisis del ADN ribosomal. La discriminación entre especies de Monilinia se consiguió utilizando marcadores SCAR (región amplificada de secuencia caracterizada), obtenidos después de un estudio de marcadores polimórficos de ADN amplificados al azar (RAPDs). También fue diseñado un control interno de amplificación (CI) basado en la utilización de un plásmido con secuencias de los cebadores diferenciadores del género, para ser utilizado en el protocolo de diagnóstico de la podredumbre parda con el fin de reconocer falsos negativos debidos a la inhibición de PCR por componentes celulares del material vegetal. Se disponía de un kit comercial que permitía distinguir Monilinia de otros géneros y M. fructicola del resto de especies mediante anticuerpos monoclonales utilizando la técnica DAS-ELISA. En esta Tesis se probaron diferentes fuentes de material como micelio ó conidias procedentes de cultivos en APD, o el micelio de la superficie de frutas o de momias frescas, como formas de antígeno. Los resultados obtenidos con ELISA se compararon con la identificación por métodos morfológico-culturales y por PCR con los cebadores desarrollados en esta Tesis. Los resultados demostraron la posibilidad de una detección temprana en frutas frescas por este método, realzando las posibilidades de una diagnosis temprana para una prevención más eficaz de M. fructicola en fruta de hueso. El estudio epidemiológico de la enfermedad comenzó con la determinación de las principales fuentes de inóculo primario y su importancia relativa en melocotoneros y nectarinos del valle del Ebro. Para ello se muestrearon 9 huertos durante los años 2003 a 2005 recogiendo todas las momias, frutos abortados, gomas, chancros, y brotes necróticos en los árboles. También se recogieron brotes aparentemente sanos y muestras de material vegetal situados en el suelo. En estas muestras se determinó la presencia de Monilinia spp. Los resultados mostraron que la fuente principal de inóculo son las momias que se quedan en los árboles en las que la supervivencia del hongo tras el invierno es muy alta. También son fuentes de inóculo las momias del suelo y los brotes necróticos. De aquí se deriva que una recomendación importante para los agricultores es que deben eliminar este material de los huertos. Un aspecto no estudiado en melocotonero o nectarino en España es la posible relación que puede darse entre la incidencia de infecciones latentes en los frutos inmaduros a lo largo del cultivo y la incidencia de podredumbre en los frutos en el momento de la recolección y en postcosecha. Esta relación se había observado previamente en otros frutales de hueso infectados con M. fructicola en diversos países del mundo. Para estudiar esta relación se realizaron ensayos en cinco huertos comerciales de melocotonero y nectarino situados en el Valle del Ebro en cuatro estados fenológicos durante los años 2000-2002. No se observaron infecciones latentes en botón rosa, dándose la máxima incidencia en precosecha, aunque en algunos huertos se daba otro pico en el endurecimiento del embrión. La especie prevaleciente fue M. laxa. Se obtuvo una correlación positiva significativa entre la incidencia de infecciones latentes y la incidencia de podredumbre en postcosecha. Se desarrolló también un modelo de predicción de las infecciones latentes en función de la temperatura (T) y el periodo de humectación (W). Este modelo indicaba que T y W explicaban el 83% de la variación en la incidencia de infecciones latentes causadas por Monilinia spp. Por debajo de 8ºC no se predecían latentes, necesitándose más de 22h de W para predecir la ocurrencia de latentes con T = 8ºC, mientras que solo se necesitaban 5h de W a 25ºC. Se hicieron también ensayos en condiciones controladas para determinar la relación entre la incidencia de las infecciones latentes, las condiciones ambientales (T y W), la concentración de inóculo del patógeno (I) y el estado de desarrollo del huésped (S) y para validar el modelo de predicción desarrollado con los experimentos de campo. Estos ensayos se llevaron cabo con flores y frutos de nectarino procedentes de un huerto comercial en seis estados fenológicos en los años 2004 y 2005, demostrándose que la incidencia de podredumbre en postcosecha y de infecciones latentes estaba afectada por T, W, I y S. En los frutos se producían infecciones latentes cuando la T no era adecuada para el desarrollo de podredumbre. Una vez desarrollado el embrión eran necesarias más de 4-5h de W al día y un inóculo superior a 104 conidias ml-1 para que se desarrollase o podredumbre o infección latente. La ecuación del modelo obtenido con los datos de campo era capaz de predecir los datos observados en estos experimentos. Para evaluar el efecto del inóculo de Monilinia spp. en la incidencia de infecciones latentes y de podredumbre de frutos en postcosecha se hicieron 11 experimentos en huertos comerciales de melocotonero y nectarino del Valle del Ebro durante 2002 a 2005. Se observó una correlación positiva entre los números de conidias de Monilinia spp. en la superficie de los frutos y la incidencia de infecciones latentes De los estudios anteriores se deducen otras dos recomendaciones importantes para los agricultores: las estrategias de control deben tener en cuenta las infecciones latentes y estimar el riesgo potencial de las mismas basándose en la T y W. Deben tener también en cuenta la concentración de esporas de Monilinia spp. en la superficie de los frutos para disminuir el riesgo de podredumbre parda. El conocimiento de la estructura poblacional de los patógenos sienta las bases para establecer métodos más eficaces de manejo de las enfermedades. Por ello en esta Tesis se ha estudiado el grado de diversidad genética entre distintas poblaciones de M. laxa en diferentes localidades españolas utilizando 144 marcadores RAPDs (59 polimórficos y 85 monomórficos) y 21 aislados. El análisis de la estructura de la población reveló que la diversidad genética dentro de las subpoblaciones (huertos) (HS) representaba el 97% de la diversidad genética (HT), mientras que la diversidad genética entre subpoblaciones (DST) sólo representaba un 3% del total de esta diversidad. La magnitud relativa de la diferenciación génica entre subpoblaciones (GST) alcanzaba 0,032 y el número estimado de migrantes por generación (Nm) fue de 15,1. Los resultados obtenidos en los dendrogramas estaban de acuerdo con el análisis de diversidad génica. Las agrupaciones obtenidas eran independientes del huerto de procedencia, año o huésped. En la Tesis se discute la importancia relativa de las diferentes fuentes evolutivas en las poblaciones de M. laxa. Finalmente se realizó un muestreo en distintos huertos de melocotonero y nectarino del Valle del Ebro para determinar la existencia o no de aislados resistentes a los fungicidas del grupo de los benzimidazoles y las dicarboximidas, fungicidas utilizados habitualmente para el control de la podredumbre parda y con alto riesgo de desarrollar resistencia en las poblaciones patógenas. El análisis de 114 aislados de M. laxa con los fungicidas Benomilo (bencimidazol) (1Bg m.a ml-1), e Iprodiona (dicarboximida) (5Bg m.a ml-1), mostró que ninguno era resistente en las dosis ensayadas. Monilinia spp. (M. laxa, M. fructigena and M. fructicola) cause bud and flower wilt, canker in branches and stone fruit rot giving rise important economic losses in years with appropriate environmental conditions, it is particularly important in late varieties of peach and nectarine. Right now, M. laxa is the major species for peach and nectarine in Spain followed by M. fructigena, in a smaller proportion. The recent introduction of the quarantine organism M. fructicola in Europe makes detection and identification of each one of the species necessary. In addition, there are different aspects of disease etiology and epidemiology that are not well known in Spain conditions. The first goal of this Thesis was the detection and identification of Monilinia spp. causing brown rot. Study of the epidemiology basis for disease control was the second objective. A pair of primers for PCR detection was designed based on the ribosomal DNA sequence in order to detect Monilinia spp. in plant material and to discriminate it from other fungi colonizing peach tree surface. Discrimination among Monilinia spp. was successful by SCAR markers (Sequence Characterized Amplified Region), obtained after a random amplified polymorphic DNA markers (RAPDs) study. An internal control for the PCR (CI) based on the use of a mimic plasmid designed on the primers specific for Monilinia was constructed to be used in diagnosis protocol for brown rot in order to avoid false negatives due to the inhibition of PCR as consequence of remained plant material. A commercial kit based on DAS-ELISA and monoclonals antibodies was successfully tested to distinguish Monilinia from other fungus genera and M. fructicola from other Monilinia species. Different materials such as micelium or conidias from APD cultures, or micelium from fresh fruit surfaces or mummies were tested in this Thesis, as antigens. Results obtained by ELISA were compared to classical identification by morphologic methods and PCR with the primers developed in this Thesis. Results demonstrated the possibility of an early detection in fresh fruits by this method for a more effective prevention of M. fructicola in stone fruit. The epidemiology study of the disease started with the determination of the main sources of primary inoculum and its relative importance in peach trees and nectarines in the Ebro valley. Nine orchards were evaluated during years 2003 to 2005 collecting all mummies, aborted fruits, rubbers, cankers, and necrotic buds from the trees. Apparently healthy buds and plant material located in the ground were also collected. In these samples presence of Monilinia spp. was determined. Results showed that the main inoculum sources are mummies that stay in the trees and where fungus survival after the winter is very high. Mummies on the ground and the necrotics buds are also sources of inoculum. As consequence of this an important recommendation for the growers is the removal of this material of the orchards. An important issue not well studied in peach or nectarine in Spain is the possible relationship between the incidence of latent infections in the immature fruits and the incidence of fruit rot at harvesting and postharvesting. This relationship had been previously shown in other stone fruit trees infected with M. fructicola in different countries over the world. In order to study this relationship experiments were run in five commercial peach and nectarine orchards located in the Ebro Valley in four phenologic states from 2000 to 2002. Latent infections were not observed in pink button, the maxima incidence arise in preharvest, although in some orchards another increase occurred in the embryo hardening. The most prevalence species was M. laxa. A significant positive correlation between the incidence of latent infections and the incidence of rot in postharvest was obtained. A prediction model of the latent infections based on the temperature (T) and the wetness duration (W) was also developed. This model showed that T and W explained 83% of the variation in latent infection incidence caused by Monilinia spp. Below 8ºC latent infection was not predicted, more than 22h of W with T = 8ºC were needed to predict latent infection occurrence of, whereas at 25ºC just 5h of W were enough. Tests under controlled conditions were also made to determine the relationship among latent infections incidence, environmental conditions (T and W), inoculum concentration of the pathogen (I) and development state of the host (S) to validate the prediction model developed on the field experiments. These tests were made with flowers and fruits of nectarine coming from a commercial orchard, in six phenologic states in 2004 and 2005, showing that incidence of rot in postharvest and latent infections were affected by T, W, I and S. In fruits latent infections took place when the T was not suitable for rot development. Once developed the embryo, more than 4-5h of W per day and higher inoculums (104 conidia ml-1) were necessary for rot or latent infection development. The equation of the model obtained with the field data was able to predict the data observed in these experiments. In order to evaluate the effect of inoculum of Monilinia spp. in the incidence of latent infections and of rot of fruits in postharvest, 11 experiments in commercial orchards of peach and nectarine of the Ebro Valley were performed from 2002 to 2005. A positive correlation between the conidial numbers of Monilinia spp. in the surface of the fruits and the incidence of latent infections was observed. Based on those studies other two important recommendations for the agriculturists are deduced: control strategies must consider the latent infections and potential risk based on the T and W. Spores concentration of Monilinia spp. in the surface of fruits must be also taken in concern to reduce the brown rot risk. The knowledge of the population structure of the pathogens determines the bases to establish more effective methods of diseases handling. For that reason in this Thesis the degree of genetic diversity among different M. laxa populations has been studied in different Spanish locations using 144 RAPDs markers (59 polymorphic and 85 monomorphics) on 21 fungal isolates. The analysis of the structure of the population revealed that the genetic diversity within the subpopulations (orchards) (HS) represented 97% of the genetic diversity (HT), whereas the genetic diversity between subpopulations (DST) only represented a 3% of the total of this diversity. The relative magnitude of the genic differentiation between subpopulations (GST) reached 0.032 and the considered number of migrantes by generation (Nm) was of 15.1. The results obtained in dendrograms were in agreement with the analysis of genic diversity. The obtained groupings were independent of the orchard of origin, year or host. In the Thesis the relative importance of the different evolutionary sources in the populations from M. laxa is discussed. Finally a sampling of resistant isolates in different orchards from peach and nectarine of Ebro Valley was made to determine the existence of fungicide resistance of the group of benzimidazoles and the dicarboximidas, fungicides used habitually for the control of rot brown and with high risk of resistance developing in the pathogenic populations. The analysis of 114 isolated ones of M. laxa with the fungicides Benomilo (bencimidazol) (1Bg m.a ml-1), and Iprodiona (dicarboximida) (5Bg m.a ml-1), showed no resistant in the doses evaluated.