Robot de campo para detectar enfermedades en cultivos hortícolas mediante imágenes multiespectrales
Se ha construido un robot eléctrico asistido por control remoto para inspeccionar cultivos hortícolas mediante teledetección, embarcando tres cámaras réflex (dos modificadas para NIR y BNDVI), una térmica, otra multiespectral (ocho bandas entre 550 y 850 nm) y otra hiperespectral (400-1000 nm). Las...
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| Otros Autores: | |
| Formato: | conferenceObject |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Escuela Politécnica Superior. Universidad de Zaragoza
2020
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.11939/6485 |
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|---|---|
| author | Cubero, Sergio López, Santiago Marco-Noales, Ester Sanjuan, Susana Alegre, Vicente Barbé, Silvia Ruiz, Carlos Aguilar, Enrique Navarro-Herrero, Inmaculada Aleixos, Nuria Blasco, José |
| author2 | García-Ramos, F. Javier |
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| description | Se ha construido un robot eléctrico asistido por control remoto para inspeccionar cultivos hortícolas mediante teledetección, embarcando tres cámaras réflex (dos modificadas para NIR y BNDVI), una térmica, otra multiespectral (ocho bandas entre 550 y 850 nm) y otra hiperespectral (400-1000 nm). Las cámaras están colocadas mirando al suelo (plantas) y para controlar la iluminación se utilizan cuatro focos halógenos en la zona de inspección que ha sido protegida de la luz exterior con una lona. Las imágenes se han georeferenciado utilizado un receptor GNSS (resolución de 3 cm). Para controlar el avance del robot y sincronizar la adquisición de imágenes, se ha desarrollado una placa electrónica a medida utilizando un sensor inductivo acoplado a las ruedas del robot y un software a medida instalado en un computador industrial. Se han realizado inspecciones mensuales en dos parcelas experimentales de zanahorias en Villena (España) para detectar plantas asintomáticas infectadas por Candidatus Liberibacter solanacearum. Se han creado mapas del campo utilizando índices vegetativos a partir de los datos espectrales con resoluciones entre 1 y 2,5 mm por píxel. Durante el último ensayo, se etiquetaron 100 plantas que se recolectaron y analizaron utilizando PCR en tiempo real para comparar los resultados con el análisis de las imágenes. |
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| institution | Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA) |
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| publishDate | 2020 |
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| publisher | Escuela Politécnica Superior. Universidad de Zaragoza |
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