Desarrollo de proyectos en monitoreo de cultivos agrícolas a través de la visión de máquina

En la actualidad, muchas investigaciones enfocadas en el reconocimiento de diferentes especies vegetales usando sus folíolos son efectivas, sin embargo la adquisición de la imagen se realiza mediante métodos destructivos debido a que estos implican arrancar dichos folíolos desde la planta y por lo tanto no son convenientes a la hora de conservar el cultivo durante su ciclo útil. Por esta razón el trabajo realizado en el grupo de investigación GAV, por la modalidad de Semillero de Investigación, consistió en el desarrollo de nuevos algoritmos que permita analizar los folíolos y los frutos de plantas de fresa cultivar Albion, usando un método no destructivo. Los algoritmos propuestos están clasificados por: "Análisis de Crecimiento", "Detección de Plagas, Enfermedades y Fisiopatologias" y "Detección de Deficiencia de Nutrientes".

• Autores: Sandino Mora, Juan David
• Fecha de publicación: 2014
• Institución: Universidad Militar Nueva Granada
• Repositorio: Repositorio UMNG
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/13158
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10654/13158
• Palabra clave: VIGILANCIA DE CULTIVOS - AUTOMATIZACION; AGRICULTURA DE PRECISION; Match-Shapes; Contour Detection; Image Processing; Strawberry Crop Diagnosis; Correspondencia de Patrones; Detección de Contornos; Procesamiento de Imagen; Diagnostico Cultivo de Fresa
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2