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dc.creatorFernández Quintanilla, Césares_ES
dc.creatorDorado, Josées_ES
dc.creatorAndújar, Dionisioes_ES
dc.creatorPeña, José Maríaes_ES
dc.creatorRibeiro, Ángelaes_ES
dc.creatorCastro, Ana Isabel dees_ES
dc.creatorLópez Granados, Franciscaes_ES
dc.date.accessioned2018-02-09T13:30:39Z
dc.date.available2018-02-09T13:30:39Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.isbn978-84-9769-327-1
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2454/27189
dc.descriptionComunicación presentada al XVI Congreso de la Sociedad Española de Malherbología, celebrado en la Universidad Pública de Navarra, Pamplona-Iruña, entre los días 25 y 27 de octubre de 2017.es_ES
dc.description.abstractHoy en día es posible realizar una detección temprana de malas hierbas en cultivos de girasol y maíz desde drones, habiéndose avanzado en el establecimiento de umbrales de acción y en la elaboración de mapas de tratamiento. En el caso del trigo es posible cartografiar zonas de riesgo en base a imágenes adquiridas al final del ciclo. Asimismo, existen diversos sensores (LIDAR, cámaras RGB y RGB-D) para la detección temprana en cultivos en líneas amplias desde plataformas terrestres. En cuanto a las tecnologías de actuación, existen diversos equipos para realizar tratamientos localizados de herbicidas y escardas mecánicas de precisión. El valor añadido de estas soluciones debería ser evaluado, validado y demostrado en la práctica en explotaciones comerciales.es_ES
dc.description.abstractIn maize and sunflower crops it is possible to use drones for monitoring weed populations at early growth stages. In wheat crops, although it is not feasible to conduct an early weed detection from aerial platforms, it is possible to define zones of high risk of infestation based on drone images obtained at the end of the season. In addition, it is possible to use various types of sensors (LIDAR, RGB cameras, Depth cameras) on ground platforms for an early weed detection in wide-row crops. For actuation, machine vision technology, together with data processors, have been developed to enable commercial machines to recognize crop row patterns and control weeds using mechanical and chemical tools. The added value of these solutions should be tested, validated and shown in commercial farms.en
dc.description.sponsorshipEsta investigación fue financiada por el proyecto coordinado AGL2014-52465-C4.es_ES
dc.format.extent6 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.publisherUniversidad Pública de Navarra / Nafarroako Unibertsitate Publikoaes
dc.relation.ispartofMercedes Royuela Hernando y Ana Zabalza Aznárez (editoras): XVI Congreso de la Sociedad Española de Malherbología: actas. Pamplona-Iruña, 25-27 octubre, 2017. Universidad Pública de Navarra Nafarroako Unibertsitate Publikoa, 2017.es_ES
dc.rightsLicencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)es_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectDetección de malas hierbases_ES
dc.subjectDroneses_ES
dc.subjectSensoreses_ES
dc.subjectTratamientos localizadoses_ES
dc.subjectEscardadores inteligenteses_ES
dc.subjectWeed detectionen
dc.subjectDronesen
dc.subjectSensorsen
dc.subjectPatch sprayersen
dc.subjectSmart cultivatorsen
dc.titleÚltimos avances en tecnologías para una gestión sostenible de las malas hierbases_ES
dc.title.alternativeRecent advances in technologies for a sustainable weed managementen
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjecten
dc.typeContribución a congreso / Biltzarrerako ekarpenaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.rights.accessRightsAcceso abierto / Sarbide irekiaes
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/MINECO//AGL2014-52465-C4-1-R/ES/en
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.type.versionVersión publicada / Argitaratu den bertsioaes


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Licencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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