Castro, Ana Isabel dePeña, José ManuelTorres Sánchez, JorgeJiménez Brenes, Francisco M.Recasens, JordiValencia, FranciscoLópez Granados, Francisca2018-02-092018-02-092017978-84-9769-327-1https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/27193Comunicación 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.El manejo adecuado de las cubiertas vegetales en viñedos de regadío protege el suelo de la erosión y permite equilibrar el vigor y rendimiento de la viña, lo que redunda en una mejora de la calidad de la cosecha. Estas ventajas quedan mermadas con las infestaciones de grama (Cynodon dactylon) en las cubiertas, una especie perenne, altamente competitiva y difícilmente controlable. El objetivo de este trabajo consistió en la detección temprana y mapeo de C. dactylon en viñedos con cubierta vegetal mediante el uso de imágenes UAV (vehículos aéreos no tripulados) y técnicas de análisis de imágenes basadas en objetos (OBIA). El algoritmo desarrollado permitió la clasificación de los 4 usos principales presentes en el viñedo (viña, suelo desnudo, grama y cubierta vegetal) y la generación de mapas de grama para su control localizado, disminuyendo de esta manera el coste económico y medioambiental del tratamiento.The use of cover crops is a usual management practice for irrigated vineyards that allows controlling vineyard vigor and yield, also improving the crop quality. However, those advantages have been reduced by bermudagrass (C. dactylon) populations infesting cover crop areas. Bermudagrass is a perennial, very competitive grass and tolerant of reap, pretty difficult to control. The objective of this research was the early mapping of C. dactylon patches in order to provide an optimized site-specific weed management. Object-based image analysis (OBIA) techniques applied to unmanned aerial vehicle (UAV) imagery solved the limitation of spectral similarity between bermudagrass and cover crops or bare soil. The classified maps showed the four main classes in the vineyard (vine, cover crop, C. dactylon and bare soil) with 85% overall accuracy, that allow developing new strategies for site-specific control of C. dactylon infestations and decreasing economical and environmental costs.6 p.application/pdfspaLicencia Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Viticultura de precisiónCubiertas vegetalesTeledetecciónAnálisis de imágenes basado en objetos (OBIA)Mapa de manejo localizado de malas hierbasPrecision viticultureCover greenRemote sensingObject-based image analysis (OBIA)Site-specific weed mapinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/openAccessAcceso abierto / Sarbide irekia