Sistema de optimización de las técnicas de planificación en agricultura de precisión por medio de drones
El presente trabajo se enfoca a la implementación de la tecnología de VANT (Vehículos aéreos no tripulados) o drones en la agricultura, con el fin de estimar parámetros del cultivo y obtener otra información relevante sobre su estado de salud, en menores tiempos y de forma más eficiente que permitan...
- Autores:
-
Berrío Meneses, Viviana
Alzate Velásquez, Diego Fernando
Ramón Valencia, Jacipt Alexander
Ramón Valencia, Jairo Lenin
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad El Bosque
- Repositorio:
- Repositorio U. El Bosque
- Idioma:
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El presente trabajo se enfoca a la implementación de la tecnología de VANT (Vehículos aéreos no tripulados) o drones en la agricultura, con el fin de estimar parámetros del cultivo y obtener otra información relevante sobre su estado de salud, en menores tiempos y de forma más eficiente que permitan tomar decisiones que mejoran la rentabilidad de los agricultores. Para esto, se seleccionó un cultivo de interés nacional como es la papa (Solanum tuberosum) y sobre este se realizó el montaje metodológico y logístico para capturar, a través de un dron de ala fija, imágenes multiespectrales de alta resolución. Las imágenes fueron capturadas con dos cámaras, una RGB (Visible) y otra NIR (Infrarrojo cercano), las cuales capturan las bandas Verde-Azul-Rojo y Azul-Verde-IR (Infrarrojo cercano). Esta configuración de bandas permitió calcular el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) para el cultivo de papa, y a través del cálculo de este índice se definieron zonas de respuesta espectral diferenciada, las cuales fueron posteriormente verificadas en campo para establecer las causas de dicha respuesta espectral. Se encontró que en zonas de índices medios y bajos (0.2 a 0.6), era evidente algún problema de desarrollo en el cultivo o la presencia de especies invasoras. Los resultados obtenidos demuestran que la respuesta espectral permite identificar características de la vegetación y problemas en el cultivo, de tal forma que se evidencia la viabilidad técnica de esta herramienta tecnológica como alternativa para pequeños y grandes agricultores que permite optimizar el desarrollo de los sistemas productivos. |
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Las imágenes fueron capturadas con dos cámaras, una RGB (Visible) y otra NIR (Infrarrojo cercano), las cuales capturan las bandas Verde-Azul-Rojo y Azul-Verde-IR (Infrarrojo cercano). Esta configuración de bandas permitió calcular el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) para el cultivo de papa, y a través del cálculo de este índice se definieron zonas de respuesta espectral diferenciada, las cuales fueron posteriormente verificadas en campo para establecer las causas de dicha respuesta espectral. Se encontró que en zonas de índices medios y bajos (0.2 a 0.6), era evidente algún problema de desarrollo en el cultivo o la presencia de especies invasoras. Los resultados obtenidos demuestran que la respuesta espectral permite identificar características de la vegetación y problemas en el cultivo, de tal forma que se evidencia la viabilidad técnica de esta herramienta tecnológica como alternativa para pequeños y grandes agricultores que permite optimizar el desarrollo de los sistemas productivos.This work is intended to apply UAVs (Unmanned Aerial Systems) or drones to agriculture, with the purpose to measure some parameters and obtain other relevant information about the health of the crops, using less time and resources and in a efficiently way that allows the producers to take decisions and save money. For this, a potato crop (Solanum tuberosum) was selected, considering its importance for the national economy and culture, and the metrological and logistical procedures were defined to capture, using a fixed wing drone, high resolution multispectral imagery. To do this two cameras were used, a RGB (visible) and a NIR (Near Infrared), capturing the Blue, Green, Red and IR bands. This set of bands allow us to calculate the Normalized Vegetation Index or NDVI for the potato crop, and, through this index, define the differenced spectral response zones. To determine why there were zones with different spectral response or different NDVI values, a field observation were performed, obtaining that, where the index was medium or low (0.2 to 0.6) existed a problem in the crop health or the presence of another plants like grass or herbaceous, which compete with potato for water and sunlight. The results show spectral response is a good indicator of vegetation characteristics and potential problems in crops, which make this technology viable as an alternative for monitoring and better planning of agriculture activities.application/pdfspaSociacion de Profesionales y Tecnicos del CONICITEspaciosEspacios, 0798-1015, Vol. 39, Nro. 45, 2018https://www.revistaespacios.com/a18v39n45/18394518.htmlAgricultura de precisiónDronesNDVICultivosCambio tecnológicoProducción agrícolaNear infraredNDVIDronesSistema de optimización de las técnicas de planificación en agricultura de precisión por medio de dronesOptimization system of planning techniques in precision agriculture through dronesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Acceso cerradohttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbinfo:eu-repo/semantics/closedAccessORIGINALViviana Berrio, Diego Alonso Alzate,r J. 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