An automatic crop rows generator using aerial high resolution images for precision agriculture

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dc.contributor.advisorTrujillo Uribe, Maria Patricia
dc.contributor.advisorCabezas Troyano, Iván Mauricio
dc.contributor.authorHerrera Rozo, Fabio Andrés
dc.date.accessioned2020-05-21T07:01:39Z
dc.date.available2020-05-21T07:01:39Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractLas imágenes de alta resolución espacial obtenidas por cámaras instaladas en vehículos aéreos no tripulados (drones) tienen un potencial significativo en la agricultura moderna, puesto que permiten mejorar la precisión y la eficiencia de algunas de las operaciones en campo a partir de su análisis e interpretación. Las líneas de surcado georreferenciadas son utilizadas como insumo para el guiado de maquinaria agrícola de precisión. La maquinaria en campo se apoya en sistemas globales de navegación por satélite cinemáticos y en tiempo real, los cuales son altamente precisos. La generación de líneas de surcado georreferenciadas es una tarea costosa y que consume mucho tiempo. En este proyecto se abordó el problema de la generación de líneas surcado en cultivos de caña de azúcar a través del procesamiento de imágenes y técnicas de visión por computador. Fue diseñado y construido un método automatizado para generar de forma rápida y precisa líneas de surcado georreferenciadas utilizando imágenes aéreas de alta resolución obtenidas mediante vehículos aéreos no tripulados. Fue desarrollada una herramienta computacional "Crop Rows Generator (CRG) v1.0" la cual se apoya en técnicas de visión por computador y bajo un enfoque de computación de alto rendimiento es capaz de procesar imágenes de gran tamaño y alta resolución y sobre estas imágenes detectar, generar y cartografiar líneas de surco en campos de cultivos de caña de azúcar de una manera fácil y precisa, con unos pocos clics. CRG es de código abierto y consta de una interface cliente (CRG-QGIS Plugin) integrada a manera de plugin dentro del software de SIG (QGIS Desktop), un núcleo de procesamiento que se encarga de las tareas más complejas y que se accede mediante una interfaz de línea de comandos (CRG {CLI) y a través de recursos expuestos sobre métodos HTTP en un API tipo REST (CRG-API). Generar líneas de surcado mediante la herramienta desarrollada optimiza el tiempo de proceso en m as de un 200% frente el método manual y en m as de un 650% frente a la generación realizada por un tractor. El desempeño en la generación de líneas de surco está por encima del 83% y en general la mayoría de los errores horizontales se encuentran en el rango de más o menos (2.5 a 10)cm.spa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMAGISTER EN INGENIERÍA ÉNFASIS EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓNspa
dc.format.extent1 recurso en línea (161 páginas)spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10893/15451
dc.language.isoengspa
dc.publisherUniversidad del Vallespa
dc.publisher.facultyFACULTAD DE INGENIERÍAspa
dc.publisher.placeColombiaspa
dc.publisher.programMAESTRÍA EN INGENIERÍA-ÉNFASIS EN INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓNspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.ddcImágenes por computadora
dc.subject.ddcImagenes satelitales
dc.subject.ddcCámaras digitales
dc.subject.ddcDrones (Aeronaves)
dc.subject.ddcGeorreferenciación
dc.subject.ddcCaña de azúcar
dc.subject.ddcSurcadoras
dc.subject.ddcGráficos por computador
dc.titleAn automatic crop rows generator using aerial high resolution images for precision agriculturespa
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccspa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TMspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublication
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
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Maestría en Ingeniería - Énfasis en Ingeniería de Sistemas y Computación