Detección y control de malezas a través de la evaluación de parámetros normalizados

Este trabajo presenta la mejora de un desarrollo previo, cuyo objetivo era la detección de malezas durante el período de barbecho, para la posterior aplicación selectiva de herbicidas. En este caso, con el mismo fin, se busca optimizar el método de detección basándose en la utilización de parámetros...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Miretti, Marco, Busano, Facundo, Bernardi, Emanuel, Peretti, Gastón C.
Formato: Artículo draft
Lenguaje:Español
Publicado: 2019
Materias:
NDVI
OpenCV
Raspberry Pi
vegetación
infrarrojo
procesamiento de imágenes
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/3529
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
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description Este trabajo presenta la mejora de un desarrollo previo, cuyo objetivo era la detección de malezas durante el período de barbecho, para la posterior aplicación selectiva de herbicidas. En este caso, con el mismo fin, se busca optimizar el método de detección basándose en la utilización de parámetros normalizados, tales como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada. El cálculo de este tipo de índices precisa no solo de la adquisición de luz visible, sino también de bandas infrarrojas. Por tal motivo, se realizaron modificaciones en una cámara de bajo costo que permiten la recepción de las porciones necesarias del espectro electromagnético. Luego de la alteración del hardware se empleó la plataforma de desarrollo Raspberry pi 3 para realizar las tareas de procesamiento de imágenes. Las pruebas en laboratorio arrojan resultados prometedores, ya que no solo se mejoraron los tiempos de procesamiento previos, sino también se disminuyo la detección de falsos positivos.
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