Metodología para la captura automática y sincronizada de imágenes aéreas multiespectrales
El desarrollo tecnológico ha estado involucrado en cada una de las áreas del conocimiento del ser humano, dándole la facultad de crear herramientas que permiten el aumento de la productividad de diferentes sectores tales como el agrícola. Es tal la relevancia del crecimiento de la agro industria que...
- Autores:
-
Sánchez Franco, Edwin
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2019
- Institución:
- Universidad Tecnológica de Pereira
- Repositorio:
- Repositorio Institucional UTP
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.utp.edu.co:11059/14049
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/11059/14049
https://repositorio.utp.edu.co/home
- Palabra clave:
- 620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería
Agricultura de precisión
Imegenes multiespectrales
Alineación fotogramética
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
| id |
UTP2_482ba6abd3c4e1c77b2bc24dc673be3f |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.utp.edu.co:11059/14049 |
| network_acronym_str |
UTP2 |
| network_name_str |
Repositorio Institucional UTP |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Metodología para la captura automática y sincronizada de imágenes aéreas multiespectrales |
| title |
Metodología para la captura automática y sincronizada de imágenes aéreas multiespectrales |
| spellingShingle |
Metodología para la captura automática y sincronizada de imágenes aéreas multiespectrales 620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería Agricultura de precisión Imegenes multiespectrales Alineación fotogramética |
| title_short |
Metodología para la captura automática y sincronizada de imágenes aéreas multiespectrales |
| title_full |
Metodología para la captura automática y sincronizada de imágenes aéreas multiespectrales |
| title_fullStr |
Metodología para la captura automática y sincronizada de imágenes aéreas multiespectrales |
| title_full_unstemmed |
Metodología para la captura automática y sincronizada de imágenes aéreas multiespectrales |
| title_sort |
Metodología para la captura automática y sincronizada de imágenes aéreas multiespectrales |
| dc.creator.fl_str_mv |
Sánchez Franco, Edwin |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Holguín , German |
| dc.contributor.author.none.fl_str_mv |
Sánchez Franco, Edwin |
| dc.subject.ddc.none.fl_str_mv |
620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería |
| topic |
620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingeniería Agricultura de precisión Imegenes multiespectrales Alineación fotogramética |
| dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Agricultura de precisión Imegenes multiespectrales Alineación fotogramética |
| description |
El desarrollo tecnológico ha estado involucrado en cada una de las áreas del conocimiento del ser humano, dándole la facultad de crear herramientas que permiten el aumento de la productividad de diferentes sectores tales como el agrícola. Es tal la relevancia del crecimiento de la agro industria que uno de los objetivos más importantes para las naciones unidas es el incremento en un 60 % con respecto a la producción agrícola actual, con el fin de abastecer la creciente demanda alimenticia mundial . Por tal motivo, surge la necesidad de promover estudios y proyectos que fortalezcan la agricul tura, como por ejemplo, el uso de conjuntos de sensores , smart grids e Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) y el análisis de imágenes para el seguimiento de cultivos. |
| publishDate |
2019 |
| dc.date.issued.none.fl_str_mv |
2019 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2022-04-25T16:59:10Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2022-04-25T16:59:10Z |
| dc.type.none.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Pregrado |
| dc.type.version.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
| dc.type.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.content.none.fl_str_mv |
Text |
| dc.type.driver.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| format |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| status_str |
acceptedVersion |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/11059/14049 |
| dc.identifier.instname.none.fl_str_mv |
Universidad Tecnológica de Pereira |
| dc.identifier.reponame.none.fl_str_mv |
Repositorio institucional Universidad Tecnológica de Pereira |
| dc.identifier.repourl.none.fl_str_mv |
https://repositorio.utp.edu.co/home |
| url |
https://hdl.handle.net/11059/14049 https://repositorio.utp.edu.co/home |
| identifier_str_mv |
Universidad Tecnológica de Pereira Repositorio institucional Universidad Tecnológica de Pereira |
| dc.language.iso.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.references.none.fl_str_mv |
OF ONU, FAO. Agricultura Sostenible. En: Objetivos de Desarrollo Sostenible, 2019. 1, 1.1 SAGAR, Shetty, et al. Enhanced Agriculture using Image Processing and Sen sors. En: Conference: 2018 IEEE International Students’ Conference on Electrical, Electronics and Computer Science (SCEECS), 2018, págs. 1–5. 1, 2, 3 SHAHZADI, Raheela, et al. Internet of things based expert system for smart agriculture. En: International Journal of Advanced Computer Science and Appli cations, tomo 7, No 9, 2016, págs. 341–350. 1 BARRERO, O., et al. Weed detection in rice fields using aerial images and neural networks. En: 2016 XXI Symposium on Signal Processing, Images and Artificial Vision (STSIVA), 2016, págs. 1–4. 1, 2 KHOBRAGADE, A.; ATHAWALE, P. y RAGUWANSHI, M. Optimization of statistical learning algorithm for crop discrimination using remote sensing data. En: 2015 IEEE International Advance Computing Conference (IACC), 2015, págs. 570–574. 1 DAROYA, R. y RAMOS, M. NDVI image extraction of an agricultural land using an autonomous quadcopter with a filter-modified camera. En: 2017 7th IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering (ICCSCE), 2017, págs. 110–114. 1, 1.1, 1.2, 2, 3, 3 LAPORTE-FAURET, Quentin, et al. Low-Cost UAV for High-Resolution and Large-Scale Coastal Dune Change Monitoring Using Photogrammetry. En: Journal of Marine Science and Engineering, tomo 7, No 3, 2019. ISSN 2077-1312. 1, 1.2 HOOPER, B. A., et al. An Airborne imaging Multispectral Polarimeter (AROSS MSP). En: OCEANS 2009, 2009. ISSN 0197-7385, págs. 1–10. 1 ONU. Alimentacion. En: Asuntos que nos importan, 2018. 1.1 SOSTENIBLE, CECODES-Desarrollo. ¿CÓMO CONTRIBUIR A LA AGRICUL TURA SOSTENIBLE? En: , 2017 FLORES, D. A., et al. Aerial photography for 3D reconstruction in the Peru vian Highlands through a fixed-wing UAV system. En: 2017 IEEE International Conference on Mechatronics (ICM), 2017, págs. 388–392. 1.1, 3 XU, P., et al. Crop information extraction in China based on NDVI characteristic curve. En: 2013 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium - IGARSS, 2013. ISSN 2153-6996, págs. 2798–2801. 1.1 NATIVIDADE, J.; PRADO, J. y MARQUES, L. Low-cost multi-spectral vegeta tion classification using an Unmanned Aerial Vehicle. En: 2017 IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions (ICARSC), 2017, págs. 336–342. 1.1, 2 HONRADO, J. L. E., et al. UAV imaging with low-cost multispectral imaging system for precision agriculture applications. En: 2017 IEEE Global Humanitarian Technology Conference (GHTC), 2017, págs. 1–7. 1.1, 2 DOERING, D., et al. MDE-based Development of a Multispectral Camera for Precision Agriculture. En: IFAC-PapersOnLine, tomo 49, No 30, 2016, págs. 24 – 29. ISSN 2405-8963. 1.1, 2 ÁLVAREZ PACHECO, Jhonny Gabriel. Analizar los efectos de la tropósfera sobre la señal de GPS y el impacto en la precisión en el posicionamiento de un receptor. Tesis de Maestría, Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, 2019. 1.1 FINCH, H.J.S.; SAMUEL, A.M. y LANE, G.P.F. 10 - Precision farming. En: H.J.S. Finch; A.M. Samuel y G.P.F. Lane, eds., Lockhart & Wiseman’s Crop Hus bandry Including Grassland (Ninth Edition), ninth edition edición. Woodhead Pu blishing, 2014. ISBN 978-1-78242-371-3, págs. 235 – 244. URL http://www. sciencedirect.com/science/article/pii/B9781782423713500102. 1.2, 2 SOBERON, Mario; BRAVO, Alejandra y BLANCO, Carlos A. Strategies to Re duce Insecticide Use in Agricultural Production. En: Reference Module in Food Science. Elsevier, 2016. ISBN 978-0-08-100596-5, págs. 1–5. URL http://www. sciencedirect.com/science/article/pii/B9780081005965030638. 1.2, 2 HIGGINS, S.; SCHELLBERG, J. y BAILEY, J.S. Improving productivity and increasing the efficiency of soil nutrient management on grassland farms in the UK and Ireland using precision agriculture technology. En: European Journal of Agronomy, tomo 106, 2019, págs. 67 – 74. ISSN 1161-0301. 1.2 DWORAK, Volker, et al. Strategy for the development of a smart NDVI camera system for outdoor plant detection and agricultural embedded systems. En: Sensors, tomo 13, No 2, 2013, págs. 1523–1538. 1.2 REHAK, M. y SKALOUD, J. Time synchronization of consumer cameras on Micro Aerial Vehicles. En: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, tomo 123, 2017, págs. 114 – 123. ISSN 0924-2716. 1.2 YANG, Chenghai. A high-resolution airborne four-camera imaging system for agri cultural remote sensing. En: Computers and Electronics in Agriculture, tomo 88, 2012, págs. 13 – 24. ISSN 0168-1699. 2 GARCíA-CERVIGÓN, Díaz, et al. Estudio de Índices de vegetación a par tir de imágenes aéreas tomadas desde UAS/RPAS y aplicaciones de estos a la agricultura de precisión. En: Recuperado a partir de http://eprints ucm es/31423/1/TFM_Juan_Diaz_Cervignon pdf, 2014. 2, 3, 3, 3 DE OCA, A. M., et al. Low-cost multispectral imaging system for crop monitoring. En: 2018 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), 2018. ISSN 2575-7296, págs. 443–451. 2 HWANG, S., et al. Low-Cost Synchronization for Multispectral Cameras. En: 2015 12th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI), 2015, págs. 435–436. 2 XUEJIA, S. y LINFU, X. Application of 3D Model from UAV Photogrammetry in Virtual Field Education. En: IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2018, págs. 780–782. 3 GIL, J, et al. Enfoques para la clasificacion digital de imagenes mono y multi espectrales y su implementacion en el software cubano TN Estudio V2. 0. En: , tomo 20, 2003, págs. 35–52. 3 AMIGO, José Manuel. Chapter 1.1 - Hyperspectral and multispectral imaging: setting the scene. En: José Manuel Amigo, ed., Hyperspectral Imaging, Data Hand ling in Science and Technology, tomo 32. Elsevier, 2020, págs. 3 – 16. URL http: //www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780444639776000018. 3 |
| dc.rights.license.none.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) |
| dc.rights.uri.none.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| dc.rights.coar.none.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.accessrights.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.extent.none.fl_str_mv |
48 Páginas |
| dc.format.mimetype.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Tecnológica de Pereira |
| dc.publisher.program.none.fl_str_mv |
Ingeniería Eléctrica |
| dc.publisher.faculty.none.fl_str_mv |
Facultad de Ingenierías |
| dc.publisher.place.none.fl_str_mv |
Pereira |
| publisher.none.fl_str_mv |
Universidad Tecnológica de Pereira |
| institution |
Universidad Tecnológica de Pereira |
| bitstream.url.fl_str_mv |
https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/cf89fd60-cdaf-4f82-bea8-d9fcd9b44bc4/download https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/ba9e3f61-b0e2-44c4-8e93-3ffb5dde4b33/download https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/0b6726fc-c93e-46f5-8c6d-a82d8e9c12f5/download https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/61b8a84a-0228-42a2-b249-9afb8ef3bbe6/download |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
465eb12fe3cb29cb3b1ca440be312d9c 2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7a 7d7cb7bbd93cb4c8b1ae839a824addef 7e312fee48e595ab97ccfab4ff9a397c |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio de la Universidad Tecnológica de Pereira |
| repository.mail.fl_str_mv |
bdigital@metabiblioteca.com |
| _version_ |
1814022020518641664 |
| spelling |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 dehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessHolguín , GermanSánchez Franco, Edwin2022-04-25T16:59:10Z2022-04-25T16:59:10Z2019https://hdl.handle.net/11059/14049Universidad Tecnológica de PereiraRepositorio institucional Universidad Tecnológica de Pereirahttps://repositorio.utp.edu.co/homeEl desarrollo tecnológico ha estado involucrado en cada una de las áreas del conocimiento del ser humano, dándole la facultad de crear herramientas que permiten el aumento de la productividad de diferentes sectores tales como el agrícola. Es tal la relevancia del crecimiento de la agro industria que uno de los objetivos más importantes para las naciones unidas es el incremento en un 60 % con respecto a la producción agrícola actual, con el fin de abastecer la creciente demanda alimenticia mundial . Por tal motivo, surge la necesidad de promover estudios y proyectos que fortalezcan la agricul tura, como por ejemplo, el uso de conjuntos de sensores , smart grids e Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) y el análisis de imágenes para el seguimiento de cultivos.CONTENIDO pág. 1. INTRODUCCIÓN 11 1.1. DEFINICIÓN DEL PROBLEMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.2. JUSTIFICACIÓN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.3. OBJETIVOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.3.1. Objetivo General . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 1.3.2. Objetivos Específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2. ESTADO DEL ARTE 17 3. MARCO TEÓRICO 21 4. METODOLOGÍA 25 5. EXPERIMENTOS Y RESULTADOS 27 5.1. Experimentos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5.2. Análisis de Resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES 37 6.1. CONCLUSIONES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 6.2. RECOMENDACIONES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38PregradoIngeniero(a) Electricista48 Páginasapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica de PereiraIngeniería EléctricaFacultad de IngenieríasPereira620 - Ingeniería y operaciones afines::629 - Otras ramas de la ingenieríaAgricultura de precisiónImegenes multiespectralesAlineación fotograméticaMetodología para la captura automática y sincronizada de imágenes aéreas multiespectralesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisOF ONU, FAO. Agricultura Sostenible. En: Objetivos de Desarrollo Sostenible, 2019. 1, 1.1SAGAR, Shetty, et al. Enhanced Agriculture using Image Processing and Sen sors. En: Conference: 2018 IEEE International Students’ Conference on Electrical, Electronics and Computer Science (SCEECS), 2018, págs. 1–5. 1, 2, 3SHAHZADI, Raheela, et al. Internet of things based expert system for smart agriculture. En: International Journal of Advanced Computer Science and Appli cations, tomo 7, No 9, 2016, págs. 341–350. 1BARRERO, O., et al. Weed detection in rice fields using aerial images and neural networks. En: 2016 XXI Symposium on Signal Processing, Images and Artificial Vision (STSIVA), 2016, págs. 1–4. 1, 2KHOBRAGADE, A.; ATHAWALE, P. y RAGUWANSHI, M. Optimization of statistical learning algorithm for crop discrimination using remote sensing data. En: 2015 IEEE International Advance Computing Conference (IACC), 2015, págs. 570–574. 1DAROYA, R. y RAMOS, M. NDVI image extraction of an agricultural land using an autonomous quadcopter with a filter-modified camera. En: 2017 7th IEEE International Conference on Control System, Computing and Engineering (ICCSCE), 2017, págs. 110–114. 1, 1.1, 1.2, 2, 3, 3LAPORTE-FAURET, Quentin, et al. Low-Cost UAV for High-Resolution and Large-Scale Coastal Dune Change Monitoring Using Photogrammetry. En: Journal of Marine Science and Engineering, tomo 7, No 3, 2019. ISSN 2077-1312. 1, 1.2HOOPER, B. A., et al. An Airborne imaging Multispectral Polarimeter (AROSS MSP). En: OCEANS 2009, 2009. ISSN 0197-7385, págs. 1–10. 1ONU. Alimentacion. En: Asuntos que nos importan, 2018. 1.1SOSTENIBLE, CECODES-Desarrollo. ¿CÓMO CONTRIBUIR A LA AGRICUL TURA SOSTENIBLE? En: , 2017FLORES, D. A., et al. Aerial photography for 3D reconstruction in the Peru vian Highlands through a fixed-wing UAV system. En: 2017 IEEE International Conference on Mechatronics (ICM), 2017, págs. 388–392. 1.1, 3XU, P., et al. Crop information extraction in China based on NDVI characteristic curve. En: 2013 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium - IGARSS, 2013. ISSN 2153-6996, págs. 2798–2801. 1.1NATIVIDADE, J.; PRADO, J. y MARQUES, L. Low-cost multi-spectral vegeta tion classification using an Unmanned Aerial Vehicle. En: 2017 IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions (ICARSC), 2017, págs. 336–342. 1.1, 2HONRADO, J. L. E., et al. UAV imaging with low-cost multispectral imaging system for precision agriculture applications. En: 2017 IEEE Global Humanitarian Technology Conference (GHTC), 2017, págs. 1–7. 1.1, 2DOERING, D., et al. MDE-based Development of a Multispectral Camera for Precision Agriculture. En: IFAC-PapersOnLine, tomo 49, No 30, 2016, págs. 24 – 29. ISSN 2405-8963. 1.1, 2ÁLVAREZ PACHECO, Jhonny Gabriel. Analizar los efectos de la tropósfera sobre la señal de GPS y el impacto en la precisión en el posicionamiento de un receptor. Tesis de Maestría, Escuela Superior Politécnica de Chimborazo, 2019. 1.1FINCH, H.J.S.; SAMUEL, A.M. y LANE, G.P.F. 10 - Precision farming. En: H.J.S. Finch; A.M. Samuel y G.P.F. Lane, eds., Lockhart & Wiseman’s Crop Hus bandry Including Grassland (Ninth Edition), ninth edition edición. Woodhead Pu blishing, 2014. ISBN 978-1-78242-371-3, págs. 235 – 244. URL http://www. sciencedirect.com/science/article/pii/B9781782423713500102. 1.2, 2SOBERON, Mario; BRAVO, Alejandra y BLANCO, Carlos A. Strategies to Re duce Insecticide Use in Agricultural Production. En: Reference Module in Food Science. Elsevier, 2016. ISBN 978-0-08-100596-5, págs. 1–5. URL http://www. sciencedirect.com/science/article/pii/B9780081005965030638. 1.2, 2HIGGINS, S.; SCHELLBERG, J. y BAILEY, J.S. Improving productivity and increasing the efficiency of soil nutrient management on grassland farms in the UK and Ireland using precision agriculture technology. En: European Journal of Agronomy, tomo 106, 2019, págs. 67 – 74. ISSN 1161-0301. 1.2DWORAK, Volker, et al. Strategy for the development of a smart NDVI camera system for outdoor plant detection and agricultural embedded systems. En: Sensors, tomo 13, No 2, 2013, págs. 1523–1538. 1.2REHAK, M. y SKALOUD, J. Time synchronization of consumer cameras on Micro Aerial Vehicles. En: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, tomo 123, 2017, págs. 114 – 123. ISSN 0924-2716. 1.2YANG, Chenghai. A high-resolution airborne four-camera imaging system for agri cultural remote sensing. En: Computers and Electronics in Agriculture, tomo 88, 2012, págs. 13 – 24. ISSN 0168-1699. 2GARCíA-CERVIGÓN, Díaz, et al. Estudio de Índices de vegetación a par tir de imágenes aéreas tomadas desde UAS/RPAS y aplicaciones de estos a la agricultura de precisión. En: Recuperado a partir de http://eprints ucm es/31423/1/TFM_Juan_Diaz_Cervignon pdf, 2014. 2, 3, 3, 3DE OCA, A. M., et al. Low-cost multispectral imaging system for crop monitoring. En: 2018 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS), 2018. ISSN 2575-7296, págs. 443–451. 2HWANG, S., et al. Low-Cost Synchronization for Multispectral Cameras. En: 2015 12th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI), 2015, págs. 435–436. 2XUEJIA, S. y LINFU, X. Application of 3D Model from UAV Photogrammetry in Virtual Field Education. En: IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2018, págs. 780–782. 3GIL, J, et al. Enfoques para la clasificacion digital de imagenes mono y multi espectrales y su implementacion en el software cubano TN Estudio V2. 0. En: , tomo 20, 2003, págs. 35–52. 3AMIGO, José Manuel. Chapter 1.1 - Hyperspectral and multispectral imaging: setting the scene. En: José Manuel Amigo, ed., Hyperspectral Imaging, Data Hand ling in Science and Technology, tomo 32. Elsevier, 2020, págs. 3 – 16. URL http: //www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780444639776000018. 3PublicationORIGINALTRABAJO DE GRADO.pdfTRABAJO DE GRADO.pdfapplication/pdf35109126https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/cf89fd60-cdaf-4f82-bea8-d9fcd9b44bc4/download465eb12fe3cb29cb3b1ca440be312d9cMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/ba9e3f61-b0e2-44c4-8e93-3ffb5dde4b33/download2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52TEXTTRABAJO DE GRADO.pdf.txtTRABAJO DE GRADO.pdf.txtExtracted texttext/plain47323https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/0b6726fc-c93e-46f5-8c6d-a82d8e9c12f5/download7d7cb7bbd93cb4c8b1ae839a824addefMD53THUMBNAILTRABAJO DE GRADO.pdf.jpgTRABAJO DE GRADO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6339https://dspace7-utp.metabuscador.org/bitstreams/61b8a84a-0228-42a2-b249-9afb8ef3bbe6/download7e312fee48e595ab97ccfab4ff9a397cMD5411059/14049oai:dspace7-utp.metabuscador.org:11059/140492024-09-05 17:21:08.472https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Manifiesto (Manifestamos) en este documento la voluntad de autorizar a la Biblioteca Jorge Roa Martínez de la Universidad Tecnológica de Pereira la publicación en el Repositorio institucional (http://biblioteca.utp.edu.co), la versión electrónica de la OBRA titulada: ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ ________________________________________________________________________________________________ La Universidad Tecnológica de Pereira, entidad académica sin ánimo de lucro, queda por lo tanto facultada para ejercer plenamente la autorización anteriormente descrita en su actividad ordinaria de investigación, docencia y publicación. La autorización otorgada se ajusta a lo que establece la Ley 23 de 1982. Con todo, en mi (nuestra) condición de autor (es) me (nos) reservo (reservamos) los derechos morales de la OBRA antes citada con arreglo al artículo 30 deopen.accesshttps://dspace7-utp.metabuscador.orgRepositorio de la Universidad Tecnológica de Pereirabdigital@metabiblioteca.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 |