Análisis de Imágenes multiespectrales para Índices de Vegetación en aplicaciones de agricultura de precisión a partir de imágenes UAV en plantaciones de Pitahaya.
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| Altres autors: | |
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| Publicat: |
2020
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| Matèries: | |
| Accés en línia: | http://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/49527 |
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Las imágenes multiespectrales son fotografías tomadas por una cámara multiespectral montada en un UAV (dron), las cuales son analizadas mediante una aplicación para determinar los índices de vegetación que permitirá indicar si los cultivos se encuentran dentro de los parámetros óptimos, entre los cuales se tienen: niveles hídricos, temperatura, uso correcto de fertilizantes, entre otros, los cuales ayudará a bajar costos y mejorar la productividad. La metodología de investigación en la que se basó este proyecto es descriptiva, la cual busca medir información recolectada para que sea identificada e interpretada y así determinar un fenómeno estudiado y como metodología de desarrollo se utilizó SCRUM la cual facilita el trabajo en equipo ayudando a prevenir riesgos durante la ejecución del proyecto. Para validación de la propuesta se detalla el procedimiento de obtención de imágenes multiespectrales y análisis por medio de software de código libre previamente analizado y estudiado que permite definir, visualizar y realizar diferentes tipos de cálculo para obtener los índices de vegetación propuestos como NDVI, SAVI, CIG y NDWI, realizando ecuaciones con las bandas multiespectrales Green, Red, Red Edge y NIR que contienen las fotografías adquiridas desde una cámara multiespectral, ayudando con este análisis a validar e interpretar el tratamiento que tiene nuestro cultivo, como detalle de vegetación, análisis de suelo, clorofila de la hoja y humedad en el terreno. Se realizaron análisis de trabajos relacionados y se determinó la importancia de la agricultura de precisión. Se compararon herramientas de software libre y de pago para realizar el análisis de vegetación, mostrando los beneficios y características que cada uno posee. Se seleccionó QGIS como mejor herramienta de código libre, el cual permite interpretar imágenes multiespectrales y lograr determinar índices de vegetación.The present titling project aims to analyze multispectral pictures and vegetation indices of crops through of a UAV, integrating as a tool an open software. The multispectral images are photographs taken by a multispectral camera mounted on a UAV (drone), which are analyzed through an application to determine the indices of vegetation that will indicate if the crops are inside the optimal parameters among which we will have: hydric levels, temperature, correct use of fertilizers, and many other examples, which will help lower costs and improve productivity. The research methodology on which this project was based is descriptive, which looks to quantify the information collected so that it can be identified and interpreted to determine a studied phenomenon and as a development methodology SCRUM was used which facilitates teamwork helping to prevent risks during the execution of the project. For validation of the proposal, the procedure for obtaining multispectral images and analysis by means of previously analyzed open source software is detailed and studying that allows us to define, visualize and perform different types of calculations to obtain the proposed vegetation indices such as NDVI, SAVI, CIG and NDWI, realizing equations with the multispectral bands Green, Red, Red Edge and NIR which contain the photographs acquired from a multispectral camera, helping us with this analysis to validate and interpret the treatment that our crop has, such as vegetation detail, soil analysis, leaf chlorophyll and soil moisture. Related work was analyzed, and the importance of precision agriculture was determined. Free and paid software tools were contrasted to perform vegetation analysis, demonstrating the benefits and features that each one has. QGIS was selected as the best open source tool, which allows the interpretation of multispectral images and the determination of vegetation indices.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ciencias Matemáticas y Físicas. Carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales.Avilés Monroy, Jorge Isaac2020-11-05T19:26:34Z2020-11-05T19:26:34Z2020-10-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/49527spainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2020-11-06T22:10:49Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/49527Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-03-07T06:57:24.135854Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue |
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