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Evaluación de la Variabilidad Temporal y Espacial de las Plantaciones de Café Utilizando Imágenes RGB Basadas en RPA

Autores: Martello, Maurício; Molin, José Paulo; Angnes, Graciele; Acorsi, Matheus Gabriel

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Evaluación de la Variabilidad Temporal y Espacial de las Plantaciones de Café Utilizando Imágenes RGB Basadas en RPA


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Parámetros biofísicos
Plantas de café
Modelado 3D
Imágenes aéreas
Cámaras RGB
Altura de las plantas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los parámetros biofísicos de las plantas de café pueden proporcionar información importante para guiar la gestión de cultivos. Una alternativa a los métodos tradicionales de mediciones manuales escasas para obtener este tipo de información puede ser la modelización 3D del dosel del café utilizando imágenes aéreas de cámaras RGB acopladas a aeronaves pilotadas de forma remota (RPA). Este estudio tuvo como objetivo explorar el uso de imágenes aéreas RGB para obtener información 3D de los cultivos de café, derivando información sobre la altura y el volumen de las plantas junto con datos de rendimiento durante tres temporadas de crecimiento en un área de producción comercial de 10.24 ha, en el estado de Minas Gerais, Brasil. Se llevaron a cabo siete campañas de adquisición de datos durante los años 2019, 2020 y 2021. Los vuelos se realizaron a 70 m sobre el nivel del suelo, con superposiciones laterales y longitudinales del 75% y 80%, respectivamente. Las imágenes fueron procesadas, obteniendo modelos de superficie del dosel (CSMs) derivados en datos de altura y volumen de las plantas para cada campaña. Los resultados mostraron que es posible extraer la altura de las plantas de café con un R2 de 0.86 y un RMSE de 0.4 m. Fue posible monitorear la variabilidad temporal de la altura y el volumen de las plantas de café basándose en imágenes aéreas y correlacionar esta información con los datos de rendimiento. Los resultados del análisis de modelización demostraron la posibilidad de utilizar estas variables para ayudar a comprender la variabilidad espacial del rendimiento del café dentro del campo.

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