Malas hierbas Equipos de observación y evaluación Informaciones técnicas Dicotiledónea de Invierno * Cereales de invierno Maquinaria * Agricultura 4.0

Autores: PEÑA, J.M., DE CASTRO, A.I., TORRES SÁNCHEZ, J., JIMÉNEZ BRENES, F.M., VALENCIA, F., LÓPEZ GRANADOS, F.

Publicación: Actas del Congreso 2017 de la SEMh. Pamplona, 25-27 de octubre

Fuente: SEMh

Año de publicación: 2017

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Principales variables para la detección de plántulas de amapola (Papaver rhoeas) en imágenes tomadas con un vehículo aéreo no tripulado

En este trabajo se han evaluado variables espectrales, morfológicas (forma, tamaño), contextuales (posición) y texturales que permitan desarrollar un procedimiento automático de clasificación de plántulas de amapola, otras malas hierbas, cultivo y suelo desnudo en imágenes adquiridas con un vehículo aéreo no tripulado (UAV).

Las imágenes se tomaron con una cámara modificada para la obtención de información en infrarrojo-color y a una resolución espacial de 0,60 cm/píxel. Se aplicaron técnicas avanzadas de análisis de imágenes basadas en objetos para la obtención de las variables descritas y se desarrolló un modelo tipo árbol de decisión para cuantificar la importancia de cada variable en la clasificación.

Los resultados indicaron que la información espectral basada en el índice de vegetación de diferencias normalizadas (NDVI, por sus siglas en inglés) aportó un 46% al modelo de clasificación, principalmente para la discriminación de objetos de vegetación y suelo desnudo. Por otra parte, para la identificación de las plántulas de amapola fue necesario incorporar además variables morfológicas (principalmente, el área [tamaño] del objeto, que aportó un 36% al modelo) y texturales (p.ej., textura media y entropía, con un 11% de contribución en el modelo). Por su parte, la distancia relativa de los objetos a la línea de cultivo tuvo escasa importancia en la clasificación total.

 

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