Detección de malas hierbas en girasol en fase temprana mediante imágenes tomadas con un vehículo aéreo no tripulado (UAV)
<p>La discriminación de malas hierbas en fase temprana con técnicas de teledetección requiere imágenes remotas de muy elevada resolución espacial (píxeles <5 cm). Actualmente, sólo los vehículos aéreos no tripulados (UAV) pueden generar este tipo de imágenes. El objetivo de este trabajo...
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| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universitat Politècnica de València
2014-12-01
|
| Series: | Revista de Teledetección |
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| Online Access: | http://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/3148 |
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| author | J.M. Peña J. Torres-Sánchez A. Serrano-Pérez F. López-Granados |
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| description | <p>La discriminación de malas hierbas en fase temprana con técnicas de teledetección requiere imágenes remotas de muy elevada resolución espacial (píxeles <5 cm). Actualmente, sólo los vehículos aéreos no tripulados (UAV) pueden generar este tipo de imágenes. El objetivo de este trabajo fue evaluar imágenes UAV tomadas con una cámara visible a diferentes alturas de vuelo (40, 60, 80 y 100 m) y cuantificar la influencia de la resolución espacial en la discriminación de malas hierbas en fase temprana en un cultivo de girasol. Se aplicó un algoritmo de clasificación de imágenes basado en objetos, el cual se divide en dos fases principales: 1) detección de líneas de cultivo y 2) clasificación de cultivo, malas hierbas y suelo desnudo. El algoritmo resultó 100% eficaz en la detección de las líneas de cultivo en todos los casos (fase 1), así como en la detección de zonas libres de mala hierba en las imágenes tomadas a 40 y 60 m de altura. En las zonas con presencia de malas hierbas, los mejores resultados se obtuvieron en las imágenes tomadas a baja altura (40 m), con un 71% de marcos de muestreo clasificados correctamente (fase 2). La mayoría de los fallos de clasificación cometidos en todas las imágenes fueron falsos negativos, es decir, malas hierbas no detectadas debido a su pequeño tamaño en el momento de la captura de las imágenes. Por tanto, el siguiente paso sería desarrollar un estudio multitemporal para estudiar la detección de las malas hierbas en estados fenológicos más avanzados. Esto podría facilitar su discriminación en las imágenes y, por tanto, disminuir el porcentaje de falsos negativos en las clasificaciones.</p> |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1133-0953 1988-8740 |
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| last_indexed | 2025-02-17T09:28:04Z |
| publishDate | 2014-12-01 |
| publisher | Universitat Politècnica de València |
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| series | Revista de Teledetección |
| spelling | doaj.art-fa2fedfe71344b0d88fc0ad75e8036c82025-01-02T11:33:23ZengUniversitat Politècnica de ValènciaRevista de Teledetección1133-09531988-87402014-12-01042394810.4995/raet.2014.31482763Detección de malas hierbas en girasol en fase temprana mediante imágenes tomadas con un vehículo aéreo no tripulado (UAV)J.M. Peña0J. Torres-Sánchez1A. Serrano-Pérez2F. López-Granados3Departamento de Protección de Cultivos, Instituto de Agricultura Sostenible, IAS-CSICDepartamento de Protección de Cultivos, Instituto de Agricultura Sostenible, IAS-CSICDepartamento de Protección de Cultivos, Instituto de Agricultura Sostenible, IAS-CSICDepartamento de Protección de Cultivos, Instituto de Agricultura Sostenible, IAS-CSIC<p>La discriminación de malas hierbas en fase temprana con técnicas de teledetección requiere imágenes remotas de muy elevada resolución espacial (píxeles <5 cm). Actualmente, sólo los vehículos aéreos no tripulados (UAV) pueden generar este tipo de imágenes. El objetivo de este trabajo fue evaluar imágenes UAV tomadas con una cámara visible a diferentes alturas de vuelo (40, 60, 80 y 100 m) y cuantificar la influencia de la resolución espacial en la discriminación de malas hierbas en fase temprana en un cultivo de girasol. Se aplicó un algoritmo de clasificación de imágenes basado en objetos, el cual se divide en dos fases principales: 1) detección de líneas de cultivo y 2) clasificación de cultivo, malas hierbas y suelo desnudo. El algoritmo resultó 100% eficaz en la detección de las líneas de cultivo en todos los casos (fase 1), así como en la detección de zonas libres de mala hierba en las imágenes tomadas a 40 y 60 m de altura. En las zonas con presencia de malas hierbas, los mejores resultados se obtuvieron en las imágenes tomadas a baja altura (40 m), con un 71% de marcos de muestreo clasificados correctamente (fase 2). La mayoría de los fallos de clasificación cometidos en todas las imágenes fueron falsos negativos, es decir, malas hierbas no detectadas debido a su pequeño tamaño en el momento de la captura de las imágenes. Por tanto, el siguiente paso sería desarrollar un estudio multitemporal para estudiar la detección de las malas hierbas en estados fenológicos más avanzados. Esto podría facilitar su discriminación en las imágenes y, por tanto, disminuir el porcentaje de falsos negativos en las clasificaciones.</p>http://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/3148agricultura de precisióncontrol localizado de malas hierbasrango espectral visiblealta resolución espacialanálisis de imágenes basado en objetos (OBIA) |
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