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

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

Descripción

Título: Extracción de características de la cubierta vegetal del viñedo mediante imágenes RGB y RGIR obtenidas de forma dinámica
Autor/es:
  • 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
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: VI Congreso Ibérico de AgroIngeniería
Fechas del Evento: 05/09/2011 - 07/09/2011
Lugar del Evento: Évora, Portugal
Título del Libro: Actas del VI Congreso Ibérico de AgroIngeniería
Fecha: 2011
Materias:
Palabras Clave Informales: k-means, fuzzy c-means, SAV
Escuela: E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Ingeniería Rural [hasta 2014]
Grupo Investigación UPM: LPF-TAGRALIA
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

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

Más información

ID de Registro: 9039
Identificador DC: http://oa.upm.es/9039/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:9039
URL Oficial: http://www.ageng2011.uevora.pt/index%20es.html
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 29 Sep 2011 11:55
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 17:37
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