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dc.creatorTorres Sánchez, Jorgees_ES
dc.creatorLópez Granados, Franciscaes_ES
dc.creatorCastro, Ana Isabel dees_ES
dc.creatorJiménez Brenes, Francisco M.es_ES
dc.creatorPeña, José Manueles_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/2454/27195
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.abstractSe ha desarrollado una metodología automática para la detección temprana de malas hierbas dentro y fuera de la línea de cultivo en fase temprana usando como variable discriminante la altura de las plantas (cultivo y malas hier-bas), calculada mediante técnicas fotogramétricas. Se utilizó un UAV equipado con una cámara modificada para captar información en las bandas del Rojo, Verde e Infrarrojo Cercano. Se tomaron imágenes sobre una parcela de girasol infestada por diferentes especies de malas hierbas en fase temprana. Las imágenes fueron procesadas para generar una ortoimagen y un modelo tridimensional del cultivo y malas hierbas para su posterior análisis usando métodos orientados a objetos y el clasificador Random Forest. Se comparó la infestación de malas hierbas detectada con la realmente exis-tente en el campo en una serie de marcos de referencia, obteniéndose un coeficiente de determinación de 0,91 entre ambas variables.es_ES
dc.description.abstractAn automatic methodology for early season weed detection between and within the crop rows has been developed, where the main innovation was the use of plant height as discriminant feature. An UAV equipped with a conventional camera modified for R (red), G (green) and NIR (near infrared) acquisition was used for taken images over a sunflower plot infested with different weed species in early season. The images were processed to generate an orthomosaic and a digital surface model (DSM) representing both the crop and weeds, and they were analyzed using object based image analysis (OBIA) and Random Forest classifier. Automatically detected weed cover was compared with the real weed cover in the field in a number of reference frames, and the determination coefficient between both variables was 0.91.en
dc.description.sponsorshipEste trabajo fue financiado por el proyecto AGL2014- 52465-C4-4-R MINECO-FEDER. La investigación de Jorge Torres Sánchez, Ana Isabel de Castro Megías y José Manuel Peña Barragán fue financiada por los programas FPI, Juan de la Cierva, y Ramón y Cajal, respectivamente. La estancia de Jorge Torres Sánchez en la Universidad de Salzburgo fue financiada por el programa FPI.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.subjectVehículo aéreo no tripuladoes_ES
dc.subjectOBIAes_ES
dc.subjectRandom Forestes_ES
dc.subjectManejo localizadoes_ES
dc.subjectAgricultura de precisiónes_ES
dc.subjectGirasoles_ES
dc.subjectUnmanned aerial vehicleen
dc.subjectOBIAen
dc.subjectRandom Foresten
dc.subjectSite-specific weed managementen
dc.subjectPrecision agricultureen
dc.subjectSunfloweren
dc.titleDetección temprana de malas hierbas dentro y fuera de la línea de cultivo mediante imágenes-UAV y modelos 3Des_ES
dc.title.alternativeEarly weed detection between and within the crop row using UAV images and 3D modelsen
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/ES/1PE/AGL2014-52465en
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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