Extracción de características de la cubierta vegetal del viñedo mediante imágenes RGB y RGIR obtenidas de forma dinámica

Correa Farias, Christian and Moya Gonzalez, Adolfo and Baguena Isiegas, Eva and Herrero Langreo, Ana and Paz Diago, M. and Baluja, J. and Tardaguila Laso, Javier and Valero Ubierna, Constantino and Barreiro Elorza, Pilar (2011). Extracción de características de la cubierta vegetal del viñedo mediante imágenes RGB y RGIR obtenidas de forma dinámica. In: "VI Congreso Ibérico de AgroIngeniería", 05/09/2011 - 07/09/2011, Évora, Portugal.

Description

Title: Extracción de características de la cubierta vegetal del viñedo mediante imágenes RGB y RGIR obtenidas de forma dinámica
Author/s:
  • Correa Farias, Christian
  • Moya Gonzalez, Adolfo
  • Baguena Isiegas, Eva
  • Herrero Langreo, Ana
  • Paz Diago, M.
  • Baluja, J.
  • Tardaguila Laso, Javier
  • Valero Ubierna, Constantino
  • Barreiro Elorza, Pilar
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: VI Congreso Ibérico de AgroIngeniería
Event Dates: 05/09/2011 - 07/09/2011
Event Location: Évora, Portugal
Title of Book: Actas del VI Congreso Ibérico de AgroIngeniería
Date: 2011
Subjects:
Freetext Keywords: k-means, fuzzy c-means, SAV
Faculty: E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación]
Department: Ingeniería Rural [hasta 2014]
UPM's Research Group: LPF-TAGRALIA
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Diversas investigaciones han intentado resolver el problema de identificación de frutos u hojas mediante imágenes digitales, pero sólo lo han logrado parcialmente. Por esto, el objetivo de este trabajo es explorar una metodología de identificación que permita estimar áreas de hojas y racimos en viñedos, empleando imágenes en el espectro visible (RGB) y en el infrarrojo cercano (RGIR). El problema de la identificación fue abordando por dos vías, forma y color. En el caso de la identificación por forma se empleó la transformada circular de Hough y en el de la identificación por color se emplearon las técnicas de clasificación no supervisada denominadas kmeans y Fuzzy c-means. Se determinó que la clasificación mediante k-means sobre el espacio L*a*b*, para imágenes RGB y sobre el índice SAVI en las imágenes RGIR, son las técnicas más adecuadas. En cuanto a la identificación por forma, ésta resultó aplicable sólo en condiciones muy particulares

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Item ID: 9039
DC Identifier: http://oa.upm.es/9039/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:9039
Official URL: http://www.ageng2011.uevora.pt/index%20es.html
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 29 Sep 2011 11:55
Last Modified: 20 Apr 2016 17:37
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