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Ponencia
Optimización de algoritmos para segmentación por valor umbral aplicadoa detección de malas hierbas en imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados
dc.creator | Caballero Novella, J. J. | |
dc.creator | Peña Barragán, José Manuel | |
dc.creator | Torres Sánchez, Jorge | |
dc.creator | López Granados, Francisca | |
dc.date.accessioned | 2016-01-13T14:12:20Z | |
dc.date.available | 2016-01-13T14:12:20Z | |
dc.date.issued | 2015 | |
dc.identifier.isbn | 978-84-608-2775-7 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11441/32508 | |
dc.description.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%. | es |
dc.description.abstract | 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%. | es |
dc.format | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | Junta de Andalucía. Consejería de Agricultura, Pesca y Desarrollo Rural | es |
dc.relation.ispartof | XV Congreso de la Sociedad Española de Malherbología: La Malherbología y la transferencia tecnológica: Sevilla, 19 - 22 octubre 2015, 217-222 | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Agricultura de precisión | es |
dc.subject | Drones | es |
dc.subject | Sensores remotos | es |
dc.subject | Teledetección | es |
dc.subject | Precision agriculture | es |
dc.subject | Sensors | es |
dc.subject | Remote sensing | es |
dc.title | Optimización de algoritmos para segmentación por valor umbral aplicadoa detección de malas hierbas en imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados | es |
dc.title.alternative | Optimizing algorithms for thresholding segmentation applied to weed detection on UAV remote images. | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.relation.publisherversion | https://drive.google.com/file/d/0ByW7-9L3TMU9Y1p0M1E2YVhPVEU/view?pref=2&pli=1 | es |
dc.identifier.idus | https://idus.us.es/xmlui/handle/11441/32508 |
Ficheros | Tamaño | Formato | Ver | Descripción |
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Optimizacion de algoritmos para ... | 71.60Kb | [PDF] | Ver/ | |