El presente trabajo expone un sistema de clasificación de maleza y hortalizas a partir de imágenes exteriores de cultivos. El clasificador está basado en la teoría de las máquinas de vectores de soporte (Support Vector Machine SVM) con su extensión para el caso no lineal, haciendo uso de la función de base radial (RBF) y optimizando su parámetro de escala σ para suavizar la región de decisión. El espacio de características es el resultado del análisis por componentes principales (PCA) de 10 medidas de textura calculadas a partir de matrices de co-ocurrencia en niveles de gris (GLCM). Los resultados indican un rendimiento del clasificador por encima del 90% calculando los índices de especificidad, sensibilidad y precisión.
Introducción
Las malas hierbas son plantas que compiten con el cultivo comercial deseado, disminuyendo la productividad. Lo hacen bloqueando los canales de riego y compitiendo por el agua, los nutrientes, el espacio y la luz, por lo que la calidad y el rendimiento del cultivo disminuyen. Una aplicación robótica que pueda discriminar entre las malas hierbas y los cultivos a partir de imágenes es una alternativa rentable para permitir que el tratamiento selectivo se centre en la optimización de los recursos y la preservación de los entornos, identificando y eliminando sólo las plantas de malas hierbas mezcladas con los vegetales en los cultivos. Este enfoque puede resolverse utilizando el procesamiento de imágenes para seleccionar las plantas no deseadas y realizando una erradicación mecánica autónoma en una plataforma móvil que se desplaza por los cultivos, sin afectar a las demás plantas utilizando productos químicos.
Los recientes desarrollos en el campo de la visión artificial han provocado un renovado interés por implementar sistemas de reconocimiento de malas hierbas basados en ella. Básicamente, existen tres enfoques principales para la detección de malas hierbas: basados en el análisis del color, la forma y la textura. En relación con las características de color y forma, las investigaciones anteriores sugieren un criterio para segmentar las plantas basado en un Índice de Vegetación que enfatiza el componente "verde" de la imagen de origen. Dos de estos índices son el Índice de Exceso de Verde (Woebbecke, et al., 1995), (Muangkasem, et al., 2010) y el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada que se utiliza para la clasificación de malas hierbas teniendo en cuenta el color y la forma (Pérez et al., 2000) y cuantificar la cobertura vegetal del mapa (Wiles, 2011). Una ventaja de los índices es que, como efecto secundario, pueden funcionar bien con diferentes condiciones de luz solar y de fondo. Las características de color pueden complementarse con características de forma que describan su geometría.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Determinantes de la comercialización del trigo entre los pequeños agricultores de Debre Elias Woreda, Etiopía
Artículo:
Caracterización de capacidades logísticas en asociaciones agrícolas productoras de fresa en los municipios de Soacha y Sibaté
Artículo:
Acumulación de carbono en el suelo y flujo de CO2 en parcelas experimentales de restauración, sur de Islandia: Comparación de las estrategias de tratamiento del suelo
Artículo:
Experimentos de laboratorio sobre el efecto de la microtopografía en el movimiento del agua del suelo: Variabilidad espacial en el movimiento del frente de humectación
Infografía:
Control de calidad del cacao
Libro:
Metodología del marco lógico para la planificación, el seguimiento y la evaluación de proyectos y programas
Folleto:
Análisis de rentabilidad económica y financiera
Artículo:
¿Por qué debemos conservar la fauna silvestre?
Artículo:
Emisiones globales de gases de efecto invernadero provenientes de materiales de construcción residencial y comercial: estrategias de mitigación para 2060