Estimación de cambios de altura de un cultivo de arroz utilizando nubes de puntos de imágenes RGB-UAV
El presente trabajo de grado se centra en estimar los cambios de la altura de un cultivo de arroz utilizando imágenes obtenidas en una plataforma (UAV) con cuatro tratamientos (MIRI, AWDs, AWD y Control) en un ensayo experimental ubicado en el departamento del Tolima. Este proyecto cuenta con tres e...
- Autores:
-
Trujillo Manjarrez, Nicolas
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de Ibagué
- Repositorio:
- Repositorio Universidad de Ibagué
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12313/4178
- Palabra clave:
- Cultivo de arroz
Imágenes RGB-UAV - Cultivo de arroz
Teledetección
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El presente trabajo de grado se centra en estimar los cambios de la altura de un cultivo de arroz utilizando imágenes obtenidas en una plataforma (UAV) con cuatro tratamientos (MIRI, AWDs, AWD y Control) en un ensayo experimental ubicado en el departamento del Tolima. Este proyecto cuenta con tres etapas fundamentales: (A) Creación de mapas tipo ortomosaicos y nube de puntos, (B) Procesamiento de imágenes para obtener el CHM y (C) El sistema de obtención de resultados de altura. Este trabajo permite la estimación de la altura de la planta en un cultivo de arroz mediante un algoritmo y script de python. La altura de la planta ayuda a evaluar el estado de salud de las plantas. Los resultados muestran que a alturas de 60 m son más precisos los valores de altura de la planta obteniendo una correlación de Pearson del 0.74 y 0.77. Así mismo, los ANOVA encontraron diferencias significativas en el crecimiento de las plantas en la fecha 1 a 60 metros, favoreciendo al método de Control. Por otro lado, en la fecha 2 a la misma distancia, las alturas se igualaron. A 80 metros, no hubo diferencias en la primera fecha, pero sí en la segunda. |
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Trujillo Manjarres, N. (2024). Estimación de cambios de altura de un cultivo de arroz utilizando nubes de puntos de imágenes RGB-UAV. [Trabajo de grado. Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/4178 |
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Fernández Gallego, José Armandod2c5386d-f50b-49b2-b1ac-3ca032166759-1Trujillo Manjarrez, Nicolasb08eda27-7d09-47df-a671-0302082e496c-1Barrero Mendoza, Oscar2d7e2643-9c20-40f0-a36b-4ecd5bf1e652-12024-04-29T19:52:08Z2024-04-29T19:52:08Z2024El presente trabajo de grado se centra en estimar los cambios de la altura de un cultivo de arroz utilizando imágenes obtenidas en una plataforma (UAV) con cuatro tratamientos (MIRI, AWDs, AWD y Control) en un ensayo experimental ubicado en el departamento del Tolima. Este proyecto cuenta con tres etapas fundamentales: (A) Creación de mapas tipo ortomosaicos y nube de puntos, (B) Procesamiento de imágenes para obtener el CHM y (C) El sistema de obtención de resultados de altura. Este trabajo permite la estimación de la altura de la planta en un cultivo de arroz mediante un algoritmo y script de python. La altura de la planta ayuda a evaluar el estado de salud de las plantas. Los resultados muestran que a alturas de 60 m son más precisos los valores de altura de la planta obteniendo una correlación de Pearson del 0.74 y 0.77. Así mismo, los ANOVA encontraron diferencias significativas en el crecimiento de las plantas en la fecha 1 a 60 metros, favoreciendo al método de Control. Por otro lado, en la fecha 2 a la misma distancia, las alturas se igualaron. A 80 metros, no hubo diferencias en la primera fecha, pero sí en la segunda.The present thesis focuses on estimating changes in the height of a rice crop using images obtained from a UAV platform with four treatments (MIRI, AWDs, AWD, and Control) in an experimental trial located in the Tolima department. This project consists of three fundamental stages: (A) Creation of orthomosaic maps and point clouds, (B) Image processing to obtain the CHM, and (C) The system for obtaining height results. This work enables the estimation of plant height in a rice crop using a Python algorithm and script. Plant height helps evaluate the health status of the plants. The results show that at 60 meters, the plant height values are more accurate, obtaining a Pearson correlation of 0.74 and 0.77. Similarly, ANOVA found significant differences in plant growth on the 1st date at 60 meters, favoring the Control method. On the other hand, on the 2nd date at the same distance, the heights became equalized. At 80 meters, there were no differences on the first date, but differences were observed on the second date.PregradoIngeniero ElectrónicoResumen 5 1. Introducción 1 1.1 Planteamiento del problema y justificación 4 1.2 Objetivos 6 Objetivo General 6 Objetivos Específicos 6 2. Marco Teórico 7 2.1 Teledetección 7 2.4 Dron-UAV 8 2.5 Ortomosaico 8 2.6 Métodos de Riego 9 2.6.1 AWD 9 2.6.2 MIRI 10 2.6.2 Control o Riego por gravedad 10 2.7 Precisión de Geolocalización 12 2.8 EPSG: 3116 MAGNA SIRGAS 12 2.10 Point cloud classification 13 2.11 DTM 14 2.12 DSM 15 2.13 Raster 16 2.17 ShapeFile 17 2.18 RTK 18 2.19 GCP 19 2.23 Estado del arte 20 2. Metodología y desarrollo de los modelos de altura 22 2.1 Creación de mapas tipo ortomosaicos y nube de puntos (A) 25 2.2 Procesamiento de imágenes para obtener el CHM (B) 28 3.3 El sistema de obtención de resultados de altura (C) 31 3. Resultados 36 3.1 Ortomosaicos 36 3.2 Valores obtenidos de los CHM 37 3.3 Validación de los resultados 38 3.4 ANOVA entre tratamientos 39 4. Discusión 40 5. Conclusiones 42 6. Anexos 44 Anexo 1, Código de python para resta entre DSM y DTM fecha 1 de 60 m: 44 Anexo 2, Código de python para resta entre DSM y DTM fecha 1 de 80 m: 45 Anexo 3, Código de python para resta entre DSM y DTM fecha 2 de 60 m: 47 Anexo 4, Código de python para resta entre DSM y DTM fecha 2 de 80 m: 48 Anexo 5, Tabla de resultados estimados por el modelo de altura: 50 Anexo 6, Link de ubicación de los mapas, DSM y DTM: 55 Anexo 7, Softwares y Tecnologías: 56 7.1 Pix4Dmapper Pro 56 7.2 QGIS 57 7.3 Reporte de Calidad 58 7.4 Nube de puntos 59 7.5 Raster calculator 59 7.6 Cortar raster por capa de máscara 60 7.8 Estadísticas de zona 61 7.9 Spyder 62 7.10 Librerías 63 7.10.1 GDAL 63 7.10.2 Numpy 64 7. Referencias bibliográficas 6683 páginasapplication/pdfTrujillo Manjarres, N. (2024). Estimación de cambios de altura de un cultivo de arroz utilizando nubes de puntos de imágenes RGB-UAV. [Trabajo de grado. Universidad de Ibagué]. https://hdl.handle.net/20.500.12313/4178https://hdl.handle.net/20.500.12313/4178spaUniversidad de IbaguéIngenieriaIbaguéIngeniería ElectrónicaDANE. 2021. Producto Interno Bruto - Boletín técnico. [En línea]. Disponible en: https://www.dane.gov.co/files/investigaciones/boletines/pib/bol_PIB_IVtrim20_producion_y_gasto.pdfSociedad de Agricultores de Colombia (SAC). 11 de junio de 2019. La ruta de Colombia para consolidarse como una despensa del mundo. [En línea]. Disponible en: https://sac.org.co/la-ruta-de-colombia-para-consolidarse-como-una-despensa-del-mundo/ (consultado el 31 de marzo de 2023).Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). (2018). Transformar la alimentación y la agricultura para alcanzar los ODS. [En línea]. Disponible en: https://www.fao.org/documents/card/en/c/I9900ESM. Bertolami. 15 de diciembre de 2022. ¿Qué le puede aportar la tecnología a la industria agro?. Forbes Colombia. 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