Automatic detection of crop rows in maize fields with high weeds pressure

This paper proposes a new method, oriented to crop row detection in images from maize fields with high weed pressure. The vision system is designed to be installed onboard a mobile agricultural vehicle, i.e. submitted to gyros, vibrations and undesired movements. The images are captured under image perspective, being affected by the above undesired effects. The image processing consists of three main processes: image segmentation, double thresholding, based on the Otsu’s method, and crop row detection. Image segmentation is based on the application of a vegetation index, the double thresholding achieves the separation between weeds and crops and the crop row detection applies least squares linear regression for line adjustment. Crop and weed separation becomes effective and the crop row detection can be favorably compared against the classical approach based on the Hough transform. Both gain effectiveness and accuracy thanks to the double thresholding that makes the main finding of the paper

Automatic expert system based on images for accuracy crop row detection in maize fields

This paper proposes an automatic expert system for accuracy crop row detection in maize fields based on images acquired from a vision system. Different applications in maize, particularly those based on site specific treatments, require the identification of the crop rows. The vision system is designed with a defined geometry and installed onboard a mobile agricultural vehicle, i.e. submitted to vibrations, gyros or uncontrolled movements. Crop rows can be estimated by applying geometrical parameters under image perspective projection. Because of the above undesired effects, most often, the estimation results inaccurate as compared to the real crop rows. The proposed expert system exploits the human knowledge which is mapped into two modules based on image processing techniques. The first one is intended for separating green plants (crops and weeds) from the rest (soil, stones and others). The second one is based on the system geometry where the expected crop lines are mapped onto the image and then a correction is applied through the well-tested and robust Theil–Sen estimator in order to adjust them to the real ones. Its performance is favorably compared against the classical Pearson product–moment correlation coefficient

Métodos de visión por computador para detección automática de líneas de cultivo curvas/rectas y malas hierbas en campos de maíz

Cada día es mayor el uso de sistemas de visión por computador a bordo de vehículos autónomos para agricultura de precisión y su utilización en distintas tareas, demandando una atención especial. La discriminación entre cultivo y malas hierbas así como la identificación de las líneas de cultivo en imágenes obtenidas en campos de maíz (cultivo de surcos anchos) representan importantes retos, tanto desde el punto de vista de la aplicación de tratamientos selectivos como para un guiado preciso en la navegación de los mencionados vehículos. En cualquier caso, la calidad de las imágenes se ve afectada por las condiciones de iluminación no controladas en entornos agrícolas de exterior. Además, diferentes alturas y volúmenes de las plantas que se manifiestan por los distintos estados de crecimiento y la presencia de discontinuidades a lo largo de las líneas de cultivo debido a una mala germinación o defectos durante la siembra, dificultan los procesos de detección de líneas de cultivo y discriminación entre cultivo y malas hierbas. Las imágenes fueron tomadas bajo proyección de perspectiva con una cámara instalada a bordo del tractor y convenientemente colocada en la parte frontal. Con respecto a la detección de las líneas de cultivo, se han propuesto dos nuevos métodos para la detección de líneas curvas y rectas en campos de maíz durante los estados iniciales de crecimiento del cultivo y malas hierbas. El objetivo final es la identificación de las líneas de cultivo con dos propósitos: a) guiado preciso en vehículos autónomos; b) tratamientos específicos, incluyendo la eliminación de malas hierbas, situadas entre las líneas. Los métodos propuestos se diseñaron con la robustez requerida para abordar el problema de las condiciones adversas indicadas previamente y constan de tres fases consecutivas: (i) segmentación de la imagen, (ii) identificación de los puntos de comienzo de las líneas de cultivo y (iii) detección de las propias líneas. La principal contribución de estos métodos estriba en su capacidad para detectar líneas de cultivo curvas y rectas con espaciados regulares o irregulares entre las líneas, incluso cuando coexisten tipos de líneas en el mismo campo e imagen. Ambos métodos, difieren entre ellos en la fase de detección. Uno se basa en la acumulación de píxeles verdes y el otro en lo que se conoce como concepto de micro-ROIs (Region Of Interest). Los rendimientos de los métodos propuestos se compararon cuantitativamente frente a cinco estrategias existentes, consiguiendo precisiones entre el 86.3% y el 92.8%, dependiendo de si las líneas de cultivo son curvas o rectas con espaciado regular o irregular, con tiempos de procesamiento menores que 0.64 s por imagen..