Discriminación de cultivo y malezas en campos de papa utilizando técnicas de visión por computador

Este estudio presenta un método adaptado para discriminación automática de cultivos y malas hierbas a través de imágenes capturadas en campos de papa, durante las etapas iniciales del crecimiento, aplicando un criterio de similitud, basado en la distancia de Mahalanobis. La detección de malezas es útil en agricultura de precisión para cuanticar y aplicar tratamientos selectivos. Las imágenes se obtuvieron, en proyección de perspectiva, con una cámara instalada a bordo de un tractor. La calidad de la imagen resulta afectada por las condiciones de iluminación no controladas y diferentes tamaños de plantas. El método propuesto consta de tres fases: segmentación, entrenamiento y pruebas. La principal contribución es la habilidad para discriminar cultivo y malas hierbas localizadas entre las líneas de cultivo y dentro del mismo surco. El rendimiento del método se comparó cuantitativamente con dos estrategias existentes, logrando una precisión del 89,65%, con tiempos de procesamiento inferiores a 330 ms.

• Auteur principal: García Santillán, Iván Danilo (author)
• Autres auteurs: Pusdá Chulde, Marco Remigio (author), Caranqui Sánchez, Víctor Manuel (author), Landeta López, Pablo Andrés (author), Salazar Fierro, Fausto Alberto (author), Granda Gudiño, Pedro David (author)
• Format: article
• Langue: spa
• Publié: 2019
• Sujets: AGRICULTURA; CULTIVOS; VISIÓN POR COMPUTADOR; ANÁLISIS DE IMÁGENES; CROP/WEED DISCRIMINATION; MAHALANOBIS DISTANCE; SEGMENTATION; COMPUTER VISION
• Accès en ligne: https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18167; https://www.researchgate.net/publication/334680549_Discriminacion_de_cultivo_y_malezas_en_campos_de_papa_utilizando_tecnicas_de_vision_por_computador