Crops diagnosis using digital image processing and precision agriculture technologies
This paper presents the results of the design and implementation of a system for capturing and processing images of agricultural crops. The design includes the development of software and hardware for image acquisition using a model helicopter equipped with video cameras with a resolution of 640x480...
- Autores:
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Jiménez López, Andrés Fernando
Salamanca, Juan Mauricio
Quiroz Medina, Melanie Jisell
Acevedo Pérez, Oscar Eduardo
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2015
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Agricultura Electrodinámica Ingeniería Luz Óptica Ondas Vegetación Farming Electrodynamics Engineering Light Optics Waves Vegetation |
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This paper presents the results of the design and implementation of a system for capturing and processing images of agricultural crops. The design includes the development of software and hardware for image acquisition using a model helicopter equipped with video cameras with a resolution of 640x480 pixels. A software application was developed for performing differential correction of errors generated by the Global Positioning System (GPS) and for allowing the monitoring of the position of the helicopter in real time. A telemetry system consisting of an inertial measurement unit, a magnetometer, a pressure and altitude sensor, one GPS and two photo cameras were developed. Finally, image processing software was developed to determine some vegetation indexes and generation of three-dimensional maps of crops. |
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[1] R. Sugiura, T. Fukagawa, N. Noguchi, K. Ishii, Y. Shibata, and K. Toriyama, “Field information system using an agricultural helicopter towards precision farming,” in IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, 2003, vol. 2, pp. 1073 – 1078. DOI:10.1109/aim.2003.1225491 [2] R. Sugiura, N. Noguchi, and K. Ishii, “Remote-sensing Technology for Vegetation Monitoring using an Unmanned Helicopter,” Biosyst. Eng., vol. 90, no. 4, pp. 369–379, 2005. DOI:10.1016/j.biosystemseng.2004.12.011 [3] M. Bragachini, A. Méndez, F. Proietti, and F. Scaramuzza, “Proyecto Agricultura de Precisión,” INTA Manfredi, 2006. [En línea]. Disponible en: http://cosechaypostcosecha.org/data/folletos/FolletoAgriculturadePrecision.pdf. [4] C. González, J. Sepúlveda, R. Barroso, F. Fernández, F. Pérez, and J. Lorenzo, “Sistema para la generación automática de mapas de rendimiento. Aplicación en la agricultura de precisión,” Idesia, vol. 29, no. 1, pp. 59–69, 2011. DOI:10.4067/S0718-34292011000100009 [5] J. Peñafiel and J. Zagas, Fundamentos del sistema GPS y aplicaciones en la topografía. Madrid, 2001, pp. 1–135. [6] F. Medeiros, A. Santos, M. Gonzatti, V. Oliviera, and M. Landerhal, “Utilização de umveículo aéreo não-tripulado ematividades de imageamento georeferenciado,” Ciência Rural, vol. 38, no. 8, pp. 2378–2378, 2008. DOI:10.1590/S0103-84782008000800046 [7] X. Burgos, A. Ribeiro, A. Tellaeche, G. Pajares, and C. Fernández, “Analysis of natural images processing for the extraction of agricultural elements,” Image Vis. Comput., vol. 28, no. 1, pp. 138–149, 2010. DOI:10.1016/j.imavis.2009.05.009 [8] D. J. Mulla, “Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps,” Biosyst. Eng., vol. 114, no. 4, pp. 358–371, 2013. DOI:10.1016/j.biosystemseng.2012.08.009 [9] J. Torres-Sánchez, F. López-Granados, A. I. De Castro, and J. M. Peña-Barragán, “Configuration and Specifications of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) for Early Site Specific Weed Management,” PLoS One, vol. 8, no. 3, pp. 1–15, 2013. DOI:10.1371/journal.pone.0058210 [10] A. Castro, J. Peña, L. Garcia, and F. López, “Discriminación de malas hierbas crucíferas en cultivos de invierno para su aplicación en agricultura de precisión,” in XIII Congreso de la Asociación Española de TeledetecciónCalatayud, 2009, pp. 61–64. [11] Q. Du, B. Luo, and J. Chanussot, “Using High-Resolution Airborne and Satellite Imagery to Assess Crop Growth and Yield Variability for Precision Agriculture,” Proc. IEEE, vol. 101, no. 3, pp. 582 – 592, 2012. DOI:10.1109/JPROC.2012.2196249 |
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The design includes the development of software and hardware for image acquisition using a model helicopter equipped with video cameras with a resolution of 640x480 pixels. A software application was developed for performing differential correction of errors generated by the Global Positioning System (GPS) and for allowing the monitoring of the position of the helicopter in real time. A telemetry system consisting of an inertial measurement unit, a magnetometer, a pressure and altitude sensor, one GPS and two photo cameras were developed. Finally, image processing software was developed to determine some vegetation indexes and generation of three-dimensional maps of crops.Este artículo presenta los resultados del diseño e implementación de un sistema de captura y procesamiento de imágenes de cultivos agrícolas. El diseño incluye el desarrollo de software y hardware para la adquisición de imágenes mediante un helicóptero de aeromodelismo equipado con cámaras de resolución de 640x480 pixeles. Se desarrolló una aplicación en software para realizar la corrección diferencial de errores generados por el Sistema de Posicionamiento Global (GPS por sus siglas en inglés), permitiendo también el monitoreo de la posición del helicóptero en tiempo real. Se desarrolló un sistema de telemetría compuesto de una unidad de medida inercial, un magnetómetro, un sensor de presión y altitud, un GPS y dos cámaras fotográficas. Finalmente se elaboró un software de procesamiento de imágenes para determinar algunos índices de vegetación y generación de mapas tridimensionales de los cultivos.application/pdfengCorporación Universidad de la CostaINGE CUC; Vol. 11, Núm. 1 (2015)INGE CUCINGE CUC[1] R. Sugiura, T. Fukagawa, N. Noguchi, K. Ishii, Y. Shibata, and K. Toriyama, “Field information system using an agricultural helicopter towards precision farming,” in IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, 2003, vol. 2, pp. 1073 – 1078. DOI:10.1109/aim.2003.1225491[2] R. Sugiura, N. Noguchi, and K. Ishii, “Remote-sensing Technology for Vegetation Monitoring using an Unmanned Helicopter,” Biosyst. Eng., vol. 90, no. 4, pp. 369–379, 2005. DOI:10.1016/j.biosystemseng.2004.12.011[3] M. Bragachini, A. Méndez, F. Proietti, and F. Scaramuzza, “Proyecto Agricultura de Precisión,” INTA Manfredi, 2006. [En línea]. Disponible en: http://cosechaypostcosecha.org/data/folletos/FolletoAgriculturadePrecision.pdf.[4] C. González, J. Sepúlveda, R. Barroso, F. Fernández, F. Pérez, and J. Lorenzo, “Sistema para la generación automática de mapas de rendimiento. Aplicación en la agricultura de precisión,” Idesia, vol. 29, no. 1, pp. 59–69, 2011. DOI:10.4067/S0718-34292011000100009[5] J. Peñafiel and J. Zagas, Fundamentos del sistema GPS y aplicaciones en la topografía. Madrid, 2001, pp. 1–135.[6] F. Medeiros, A. Santos, M. Gonzatti, V. Oliviera, and M. Landerhal, “Utilização de umveículo aéreo não-tripulado ematividades de imageamento georeferenciado,” Ciência Rural, vol. 38, no. 8, pp. 2378–2378, 2008. DOI:10.1590/S0103-84782008000800046[7] X. Burgos, A. Ribeiro, A. Tellaeche, G. Pajares, and C. Fernández, “Analysis of natural images processing for the extraction of agricultural elements,” Image Vis. Comput., vol. 28, no. 1, pp. 138–149, 2010. DOI:10.1016/j.imavis.2009.05.009[8] D. J. Mulla, “Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps,” Biosyst. Eng., vol. 114, no. 4, pp. 358–371, 2013. DOI:10.1016/j.biosystemseng.2012.08.009[9] J. Torres-Sánchez, F. López-Granados, A. I. De Castro, and J. M. 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