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CISTI'2017 - 12ª Conferência Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação

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Sistema Inteligente Para La Identificación De Unidades De Cultivo De Palma De Aceite A Partir De Imágenes Aereas Multiespectrales

A nivel mundial, la industria de palma de aceite lidera la provisión de aceites y grasas, y es un sector muy dinámico gracias a su amplitud de usos y aplicaciones en diferentes productos. Sin embargo, algunos estudios han mostrado que el cultivo de palma de aceite genera enormes daños sobre el medio ambiente por la destrucción de bosques existentes, o por la utilización excesiva de fertilizantes y pesticidas, haciendo que el aceite crudo de palma sea poco competitivo y con fuertes restricciones para su implementación a nivel mundial. Para mejorar la obtención de aceite crudo de palma, la polinización asistida juega un papel fundamental en la reducción del uso de fertilizantes. Es por esto que en este artículo se presenta un modelo flexible Fuzzy ARTMAP, para la segmentación e identificación de unidades de cultivo de palma de aceite a partir de la caracterización de imágenes aéreas multiespectrales. Los resultados obtenidos muestran que el modelo propuesto logró identificar unidades completas de siembra a partir de patrones polares obtenidos a partir de la segmentación de imágenes en escala de grises, así como la identificación de unidades de siembra que son susceptibles de ser polinizadas mediante la caracterización de cada unidad de siembra utilizando tres índices de vegetación como el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), GNDVI (Green NDVI) y RVI (Red Vegetation Index).

Author(s):

Alejandro Peña    
Universidad EIA
Colombia

Alejandro Patiño    
Universidad EIA
Colombia

Mario Gongora    
DeMonfort University
United Kingdom

Victor Jaramillo    
Universidad EIA
Colombia

 

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