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Derivando la Dirección Principal de Cultivo a partir de Datos de Teledetección Abiertos para Determinar la Medida de Práctica de Soporte de Contorno

Autores: Scholand, Dominik; Schmalz, Britta

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Derivando la Dirección Principal de Cultivo a partir de Datos de Teledetección Abiertos para Determinar la Medida de Práctica de Soporte de Contorno


Categoría

Ciencias Medioambientales

Subcategoría

Ciencias medioambientales generales

Palabras clave

Pérdida de suelo
Factor P
Dirección de cultivo
Detector de Línea Rápida
Visión por Computadora Abierta
Conservación del suelo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El factor P para la práctica de soporte de la Ecuación Universal de Pérdida de Suelo (USLE) tiene en cuenta las medidas de conservación del suelo y conduce a una reducción significativa en la pérdida de suelo modelada. Sin embargo, en la aplicación práctica, el factor P es el más descuidado en general debido al alto esfuerzo para determinarlo o a la falta de datos de entrada. Este estudio proporciona un nuevo método para la derivación automática de la dirección principal de cultivo a partir de las filas de semillas y las líneas de paso en parcelas agrícolas utilizando el Detector de Líneas Rápido (FLD) del paquete Open Computer Vision (OpenCV) y datos de teledetección abiertos de Google Earth(tm). La comparación de la dirección de cultivo con el aspecto medio de cada parcela de tierra permite la determinación de un factor P específico para el sitio para la medida de conservación del suelo de contorneado. Después de la calibración de los parámetros del FLD, la tasa de éxito en una primera aplicación en la cuenca de Fischbach, en la baja cordillera, Alemania, fue del 77.7% para 278 parcelas agrícolas. Las principales razones para la detección fallida fueron problemas con la detección de bordes, erosión del suelo existente y una variación amplia del albedo dentro de las parcelas, así como valores atípicos individuales. El uso de una máscara corregida y una parametrización mejorada ofrece mejoras prometedoras para una mayor tasa de éxito del FLD.

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