Análisis de distintos procedimientos de estimación del volumen de la copa de un árbol mediante sensores RGB-D

Abstract

Se espera que el desarrollo de la Agricultura de Precisión que se está produciendo en los últimos años resulte en una optimización de los recursos naturales y un aumento de la producción agrícola, con los consecuentes beneficios para la sociedad y el medio ambiente. Como por ejemplo ayudar a producir suficiente alimento para abastecer a la población mundial o reducir la contaminación de aguas y suelos por culpa de los pesticidas. Una parte fundamental de la investigación en este campo consiste en medir parámetros del cultivo y el suelo. Se sabe que uno de los parámetros que es crucial conocer para la automatización de la horticultura es el volumen de las copas de los árboles, ya que permite estimar datos importantes como el volumen de cosecha anual o la salud del árbol. En este trabajo se analizan dos métodos de medida de volumen: el método de número de vóxeles, bastante intuitivo; y el método alpha shapes, más sofisticado. El método del número de vóxeles cuenta el número de puntos de la reconstrucción 3D, le asigna un volumen a cada uno y los suma. El método alpha shapes construye una superficie cerrada (envolvente) que contiene todos los puntos y estima el volumen que encierra. Estos métodos se han validado mediante un experimento en el que se obtienen medidas de las copas de los árboles en formato imagen 2D en color y profundidad (RGB-D) usando un vehículo terrestre. Para poder medir el volumen se ha generado una reconstrucción 3D que muestra la nube de puntos del árbol de los que se han tomado datos y la superficie tridimensional que los conecta. A continuación, se han aplicado los métodos de medida de volumen sobre esta reconstrucción. Los volúmenes obtenidos con los distintos métodos indican que el método alpha shapes es más preciso. Se ha comprobado que, para árboles de una densidad normal o alta, el método de número de vóxeles devuelve volúmenes muy por debajo del volumen real. En contraste, el método alpha shapes proporciona resultados aceptables cuando se eligen adecuadamente los parámetros de entrada. El análisis realizado también ha permitido profundizar en el comportamiento del método alpha shapes y se han encontrado algunas condiciones experimentales en las que su funcionamiento es óptimo.