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Un metodología para la delimitación automatizada de las copas de árboles de cultivo a partir de imágenes aéreas basadas en UAV mediante análisis morfológico de imagen

Autores: Ponce, Juan Manuel; Aquino, Arturo; Tejada, Diego; Al-Hadithi, Basil Mohammed; Andújar, José Manuel

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Un metodología para la delimitación automatizada de las copas de árboles de cultivo a partir de imágenes aéreas basadas en UAV mediante análisis morfológico de imagen


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Agronomía y Ciencia de los Cultivos

Palabras clave

Teledetección aérea
Vehículos aéreos no tripulados
Agrónomos
Copas de los árboles
Procesamiento de imágenes
Población de plantas

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 20

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La popularización de la teledetección aérea utilizando vehículos aéreos no tripulados (UAV), ha potenciado las capacidades de agrónomos e investigadores para ofrecer a los agricultores datos valiosos sobre el estado de sus cultivos. Este artículo describe una metodología para la detección automatizada y delimitación individual de copas de árboles en representaciones aéreas de campos de cultivo mediante técnicas de procesamiento y análisis de imágenes, proporcionando información precisa sobre la población de plantas y la cobertura del dosel en huertos de agricultura intensiva con un arreglo de plantas en filas. Para ello, después de preprocesar capturas aéreas iniciales mediante fotogrametría y análisis de imágenes morfológicas, una representación binaria resultante de la parcela de tierra inspeccionada se trata a nivel de componente conectado para separar proyecciones de copas de árboles superpuestas. Luego, esos componentes se transforman morfológicamente en un conjunto de semillas con las que las copas de los árboles se delimitan finalmente, estableciendo los límites entre ellas cuando aparecen superpuestas. Esta solución se probó en imágenes de tres huertos diferentes, logrando segmentaciones semánticas en las que más del 94% de los píxeles pertenecientes al dosel de los árboles fueron clasificados correctamente, y más del 98% de los árboles fueron detectados con éxito al evaluar las capacidades de la metodología para estimar la población general de plantas. De acuerdo con estos resultados, la metodología representa una herramienta prometedora para automatizar el inventario de plantas y estimar la cobertura individual del dosel de árboles en huertos intensivos basados en árboles.

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