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dc.creatorAndújar, Dionisioes_ES
dc.creatorCalle, Mikeles_ES
dc.creatorPeña, José Manueles_ES
dc.creatorRibeiro, Ángelaes_ES
dc.creatorFernández Quintanilla, Césares_ES
dc.creatorDorado, Josées_ES
dc.date.accessioned2018-02-09T13:30:41Z
dc.date.available2018-02-09T13:30:41Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.isbn978-84-9769-327-1
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2454/27194
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.abstractEste trabajo describe un proceso de fenotipado (i.e. reconstrucción y caracterización de la estructura geométrica de plantas) de Xanthium strumarium mediante técnicas de fotogrametría digital automatizada (Structure from Motion, SfM). La captura de imágenes se realizó con una cámara digital orientada en posición cenital y oblicua, ésta última a dos alturas, permitiendo cubrir todos los ángulos alrededor de las plantas seleccionadas. Se muestreó un total de 10 plantas de X. strumarium presentes en un campo de maíz, que sirvieron para crear sus respectivos modelos tridimensionales en base a algoritmos SfM y tecnología de reconstrucción 3D multi-vista. Estos modelos fueron validados con los datos reales de biomasa, altura de planta e índice de área foliar. Los resultados mostraron un ajuste satisfactorio entre los parámetros extraídos del modelo y la verdad terreno. Este trabajo demuestra las posibilidades de este método para la caracterización digital de poblaciones de malas hierbas.es_ES
dc.description.abstractThis work describes a phenotyping process (i.e. reconstruction and characterization of the geometric structure of plants) for Xanthium strumarium using automated digital photogrammetry (Structure from Motion, SfM) techniques. The images were taken using a digital camera oriented in a zenith and lateral position, the latter at two heights, allowing to cover all the angles around the selected plants. A total of ten X. strumarium plants present in a maize field were sampled, which served to create their respective three-dimensional models based on SfM algorithms and multi-view 3D reconstruction technology. These models were validated with the actual data of biomass, plant height and leaf area index. The results showed a satisfactory adjustment of the parameters extracted from the model with the ground truth. This work demonstrates the possibilities of this method for the digital characterization of weed populations.en
dc.description.sponsorshipEsta investigación ha sido financiada por MINECO a través del proyecto AGL2014-52465- C4-1R.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.subjectFotogrametríaes_ES
dc.subjectFenotipadoes_ES
dc.subjectModelos 3Des_ES
dc.subjectPhotogrammetryen
dc.subjectPhenotypingen
dc.subject3D modelsen
dc.titleModelización 3D de malas hierbas en cultivos de maíz mediante fotogrametría digital automatizadaes_ES
dc.title.alternativeWeed modeling in maize crops using photogrammetric range imaging techniquesen
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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