Detección Automatizada de Inclinación de Maíz Basada en LiDAR de UAV en Agroecosistemas Complejos
Autores: Wang, Yajin; Yang, Fengbao; Ji, Linna
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Detección Automatizada de Inclinación de Maíz Basada en LiDAR de UAV en Agroecosistemas Complejos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Maíz
Alojamiento
UAV
LiDAR
Tecnologías de monitoreo
Dosel
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
El alojamiento del maíz representa un desafío significativo para la producción agrícola, limitando severamente la mejora del rendimiento y la eficiencia de la cosecha mecanizada. Bajo prácticas agrícolas modernas caracterizadas por la siembra de alta densidad y el cultivo intercalado de múltiples variedades, existe una necesidad urgente de tecnologías de monitoreo precisas y eficientes para abordar los problemas de alojamiento. Este estudio utilizó vehículos aéreos no tripulados (UAV) con detección y medición de luz (LiDAR) para adquirir datos de nubes de puntos de alta precisión del maíz en plena madurez. Se propuso un método innovador para identificar automáticamente las diferencias estructurales inducidas por el alojamiento analizando la similitud estructural del dosel a través de múltiples umbrales de altura mediante la estratificación de nubes de puntos. Este enfoque permite el monitoreo automatizado del alojamiento del maíz en entornos de campo complejos. Los resultados experimentales demuestran lo siguiente: (1) Los datos de nubes de puntos de alta precisión capturan efectivamente las diferencias estructurales del dosel causadas por el alojamiento. Basado en la curva de cambio de similitud estructural, el umbral de altura para el alojamiento puede ser identificado automáticamente (umbral óptimo: 1.76 m), con una desviación de solo 2.3% entre el área de alojamiento calculada y la medida manualmente (verdad de terreno). (2) El análisis de sensibilidad del umbral de altura muestra que cuando el umbral fluctúa dentro de un rango de +/-5 cm (1.71-1.81 m), la desviación de cálculo del área de alojamiento se mantiene por debajo del 10% (desviación máxima = 8.2%), lo que indica una fuerte robustez del umbral seleccionado automáticamente. (3) Aunque la altitud de vuelo del UAV influye en la calidad de la nube de puntos (por ejemplo, baja altitud: 25 m, alta altitud: 80 m), el umbral de altura derivado de vuelos a baja altitud puede ser extrapolado a monitoreos a alta altitud hasta cierto punto. En este estudio, la desviación resultante en el cálculo del área de alojamiento fue solo del 5.3%.
Descripción
El alojamiento del maíz representa un desafío significativo para la producción agrícola, limitando severamente la mejora del rendimiento y la eficiencia de la cosecha mecanizada. Bajo prácticas agrícolas modernas caracterizadas por la siembra de alta densidad y el cultivo intercalado de múltiples variedades, existe una necesidad urgente de tecnologías de monitoreo precisas y eficientes para abordar los problemas de alojamiento. Este estudio utilizó vehículos aéreos no tripulados (UAV) con detección y medición de luz (LiDAR) para adquirir datos de nubes de puntos de alta precisión del maíz en plena madurez. Se propuso un método innovador para identificar automáticamente las diferencias estructurales inducidas por el alojamiento analizando la similitud estructural del dosel a través de múltiples umbrales de altura mediante la estratificación de nubes de puntos. Este enfoque permite el monitoreo automatizado del alojamiento del maíz en entornos de campo complejos. Los resultados experimentales demuestran lo siguiente: (1) Los datos de nubes de puntos de alta precisión capturan efectivamente las diferencias estructurales del dosel causadas por el alojamiento. Basado en la curva de cambio de similitud estructural, el umbral de altura para el alojamiento puede ser identificado automáticamente (umbral óptimo: 1.76 m), con una desviación de solo 2.3% entre el área de alojamiento calculada y la medida manualmente (verdad de terreno). (2) El análisis de sensibilidad del umbral de altura muestra que cuando el umbral fluctúa dentro de un rango de +/-5 cm (1.71-1.81 m), la desviación de cálculo del área de alojamiento se mantiene por debajo del 10% (desviación máxima = 8.2%), lo que indica una fuerte robustez del umbral seleccionado automáticamente. (3) Aunque la altitud de vuelo del UAV influye en la calidad de la nube de puntos (por ejemplo, baja altitud: 25 m, alta altitud: 80 m), el umbral de altura derivado de vuelos a baja altitud puede ser extrapolado a monitoreos a alta altitud hasta cierto punto. En este estudio, la desviación resultante en el cálculo del área de alojamiento fue solo del 5.3%.