Uso de la herramienta boundar -detection para la detección de malas hierbas en el cultivo

• Autores: José Marin, Pedro Vicente Mauri Ablanque, Lorena Parra, Jaime Lloret, Alberto Masaguer
• Localización: X Congreso Ibérico de Agroingeniería: Libro de actas / Francisco Javier García Ramos (ed. lit.), Pablo Martín Ramos (ed. lit.), 2019, ISBN 978-84-16723-79-9, págs. 1071-1080
• Idioma: español
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• Resumen

  • La rápida detección de malas hierbas en un cultivo es crucial para asegurar su erradicación minimizando la cantidad de productos fitosanitarios utilizados. En este trabajo pretendemos mostrar las posibilidades que nos ofrecen las tecnologías de la información para el control de procesos y la automatización en la detección de malas hierbas en las praderas urbanas. Mientras que muchas soluciones para detectar estas especies solo son aplicables para detectarlas fuera de la línea de cultivo, la solución que presentamos en este artículo puede ser aplicada a otro tipo de casos como las praderas urbanas. En estos cultivos, la pradera cubre toda la superficie, no solo una línea de cultivo. En anteriores trabajos ya presentamos una herramienta que utilizaba los valores RGB de una fotografía para detectar la presencia de dichas especies. En esta ocasión se empleará una herramienta matemática conocida como boundary detection. Para evaluar los resultados trabajaremos con distintas fotografías, las fotografías serán tomadas en distintas condiciones de iluminación a distintas horas del día y en distintos días del año. Para evaluar los resultados estudiaremos el número de falsos positivos y falsos negativos tras el análisis de la fotografía con la herramienta boun1.dary detection. Los resultados confirmar la utilidad de esta herramienta para la detección de malas hierbas.