Detección automática de líneas de cultivo de papa utilizando imágenes digitales

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.32645/13906925.107

Palabras clave:

detección de líneas de cultivo, visión por computador, segmentación de imágenes, guiado autónomo.

Resumen

El estudio propone un método para detección automática de líneas de cultivo en imágenes capturadas en campos de papa en las etapas iniciales de crecimiento. Las imágenes fueron obtenidas utilizando una cámara instalada en el frente del tractor en proyección en perspectiva. La identificación de las líneas de cultivo es importante para el guiado de vehículos autónomos y el tratamiento específico de la maleza, incluyendo la remoción de malas hierbas que quedan localizadas por fuera de las líneas de cultivo. Algunos problemas suelen ser son comunes en el entorno agrícola que afectan la calidad y el procesamiento de las imágenes, tales como: iluminación no controlada, diferentes alturas y volúmenes de las plantas, presencia de maleza y discontinuidades en los surcos debido a defectos en la siembra o germinación. El método fue diseñado para hacer frente a estas situaciones indeseadas y consiste de tres fases: (i) segmentación de la imagen, (ii) identificación de puntos de inicio y (iii) detección de líneas de cultivo. La principal contribución del método es la habilidad de detectar líneas de cultivo tanto curvas como rectas. El rendimiento del método fue comparado contra 3 métodos existentes, demostrando ser bueno en términos de precisión y tiempos de procesamiento.

Biografía del autor/a

  • Iván Danilo García Santillán, UPEC

    Ingeniero en Sistemas Computacionales por la Universidad Técnica del Norte (Ecuador) y Magíster en Gerencia Informática por la Pontificia Universidad Católica del Ecuador. Actualmente es candidato a Doctor en Ingeniería Informática por la Universidad Complutense de Madrid (España) y Profesor auxiliar titular a tiempo completo en la Universidad Politécnica Estatal del Carchi (Ecuador). Sus intereses de investigación incluyen: procesamiento de imágenes, visión por computador, aprendizaje automático e Inteligencia artificial. 

  • Carlos David Herrera, UPEC

    Magister en Agricultura Sostenible por la Universidad de las Fuerzas Armadas. Magister en Diseño Curricular y Evaluación Educativa por la Universidad Técnica de Ambato. Ingeniero Agropecuario por la Universidad de las Fuerzas Armadas. Docente Titular de la Facultad de Industrias Agropecuarias y Ciencias Ambientales de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi.

  • Jorge Iván Mina Ortega, UPEC

    Magíster en Procesamiento de Alimentos por la Universidad Agraria del Ecuador. Magíster en Educación y Desarrollo Social por la Universidad Tecnológica Equinoccial. Diplomado Superior en Currículo por Competencias por la Universidad Técnica de Ambato. Ingeniero Agroindustrial por la Universidad Técnica del Norte. Decano y Docente Titular de la Facultad de Industrias Agropecuarias y Ciencias Ambientales de la Universidad Politécnica Estatal del Carchi.

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Publicado

2018-03-28

Número

Sección

ECOLOGÍA, AGROPECUARIA Y AGROINDUSTRIA

Cómo citar

Detección automática de líneas de cultivo de papa utilizando imágenes digitales. (2018). SATHIRI, 12(2), 46-67. https://doi.org/10.32645/13906925.107