Automatización en la caracterización del cultivo de céspedes en praderas urbanas

Abstract

En este artículo mostramos el uso de diferentes técnicas para automatizar el proceso de seguimiento del cultivo de césped. Utilizando distintos sensores trataremos de realizar medidas in-situ sobre la calidad del cultivo. El sistema que proponemos será capaz de realizar medidas de la cantidad de césped existente en una zona determinada. Para ello se utilizarán distintos sensores ópticos, sensibles a diferentes longitudes de onda. El uso de videocámaras está desaconsejado debido al gran ancho de banda que se consume al enviar el video. Por tanto, analizaremos que longitudes de onda ofrecen una mayor correlación entre la señal del sensor y la el peso del césped. Además, presentamos un sistema que será capaz de captar la información in-situ. El sistema está compuesto por sensores RGB (TCS230) conectados a un módulo Arduino Mega 2560. Así mismo, cuenta con una pantalla táctil para seleccionar la especie de cultivo que se está analizando y el tamaño de la parcela. En la misma pantalla se muestran los resultados del análisis y si los datos se están tomando de forma correcta o no. Este sistema supone una reducción del tiempo necesario para el seguimiento del cultivo, así como la disminución de los gastos derivados de ello. Además, el uso de sensores ópticos proporciona un método no invasivo, que podría utilizarse para la monitorización de otro tipo de cultivos o espacios naturales. ---------- ABSTRACT---------- In this paper, we show the use of different techniques to automate the monitoring process of grass lands cultivation. Using different sensors we pretend to take measurements about the quality of the grass cultivation. The proposed system is capable of measuring the amount of grass existing in a given area. For that, different optical sensors, sensitive to different wavelengths, are used. The use of cameras is not recommended because of the large bandwidth consumed to send the gathered video. Therefore, we analyze which wavelengths offer the highest correlation between the sensor signal and the grass weight. In addition, we 2 present a system that can capture the information in situ. The system consists of RGB sensors (TCS230) connected to an Arduino Mega 2560 module. It also has a tactile screen to select which cultivation species are being analyzed and the size of the plot. The screen shows the results of the analyses and whether the data are in the correct form or not. This system supposes a reduction of the time necessary to follow-up the cultivation, as well as the reduction of the expenses derived from it. In addition, the use of optical sensors provides a non-invasive method, which can be used for monitoring other crops or natural spaces.