Repositorio de producción científica de la Universidad de Sevilla

Optimización de algoritmos para segmentación por valor umbral aplicadoa detección de malas hierbas en imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados

 

Advanced Search
 
Opened Access Optimización de algoritmos para segmentación por valor umbral aplicadoa detección de malas hierbas en imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados
Cites
Show item statistics
Icon
Export to
Título alternativo: Optimizing algorithms for thresholding segmentation applied to weed detection on UAV remote images.
Author: Caballero Novella, J. J.
Peña Barragán, José Manuel
Torres Sánchez, Jorge
López Granados, Francisca
Date: 2015
Published in: XV Congreso de la Sociedad Española de Malherbología: La Malherbología y la transferencia tecnológica: Sevilla, 19 - 22 octubre 2015, 217-222
ISBN/ISSN: 978-84-608-2775-7
Document type: Presentation
Abstract: En este trabajo se ha buscado la implementación de una alternativa al método de Otsu (1979) desarrollada por Hui-Fuang Ng (2006), el cual maximiza la diferencia entre varianzas espectrales y realiza una búsqueda multiumbral. En el estudio se emplearon imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados (UAVs) tomadas en cultivos de maíz y girasol. Con una única ejecución del algoritmo en un entorno de análisis orientado a objetos, se discriminan aquellos objetos correspondientes a la fracción vegetal del suelo desnudo y se estima un umbral diferenciador entre cultivo y malas hierbas que contribuya a un subsiguiente proceso de clasificación. La técnica de Hui-Fuang detectó un mayor porcentaje de vegetación en todos los casos estudiados, oscilando el incremento entre un 3% y un 20%. This works aimed to implement an alternative to Otsu’s method (1979) developed by Hui- Fuang Ng (2006), which maximizes the difference between spectral variances and performs a multithreshold seeking. Unmanned aerial images taken in maize and sunflower crops were used in the research. In a single algorithm execution applied to an Object Based Image Analysis environment, the objects corresponding to both the vegetation fraction and bare soil are discriminated and a threshold to separate crop from weeds was also estimated, making easier a subsequent classification process. Fui-Huang’s technique provides a higher percentage of vegetation detection in all the cases, with an improvement which ranges from 3% to 20%.
Size: 71.60Kb
Format: PDF

URI: http://hdl.handle.net/11441/32508

See editor´s version

This work is under a Creative Commons License: 
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional

This item appears in the following Collection(s)