Detección automática de vegetación en estado de plántula en imágenes procedentes de un vehículo aéreo no tripulado (UAV): aplicación para la discriminación de malas hierbas

• Autores: J. Torres-Sánchez, José Manuel Peña Barragán, A. Serrano-Pérez, Francisca López Granados
• Localización: XV Congreso de la Sociedad Española de Malherbología: la malherbología y la transferencia tecnológica / coord. por José María Urbano Fuentes-Guerra, J. M. Contreras, José Dorado Gómez, Pedro González Redondo, Nuria López Martínez, José María Osca Lluch, Manuel Pérez Ruiz, Ricardo Alarcón Roldán, 2015, ISBN 978-84-608-2775-7, págs. 249-255
• Idioma: español
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  • Investigaciones recientes han demostrado la capacidad de las imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para la cartografía de malas hierbas en fase de plántula, entre otros usos. El primer paso para su detección es la discriminación de suelo desnudo y vegetación (malas hierbas + cultivo). Para ello, es necesario definir un método que calcule automáticamente el umbral óptimo del índice de vegetación que facilita su detección. Uno de los métodos de cálculo de umbrales más extendido es el método de Otsu. Se presenta la adaptación de este método a un entorno de análisis de imagen orientado a objetos para su utilización en imágenes UAV de girasol, maíz y trigo tomadas con dos sensores de distinto rango espectral a bordo de un UAV. Se obtuvieron valores de R2 en torno a 0,7 para la relación entre la vegetación observada y la detectada automáticamente.