identification of common parameters in an onion crop (Allium cepa) by PDI

Para comprender el crecimiento de un cultivo, es necesario conocer e identificar los parámetros que influyen en su desarrollo. Para ello se requieren herramientas adecuadas, derivadas de la combinación de la agricultura con las tecnologías electrónicas existentes hasta hoy en día; las cuales ayudan a identificar información y características que interfieren en los procesos fisiológicos de las plantas. El objetivo de esta investigación fue aplicar PDI a imágenes aéreas, tomadas sobre un cultivo de cebolla en la región zacatecana, para encontrar las problemáticas que afectan su crecimiento. Se desarrolló e implementó un algoritmo, en el lenguaje de programación Python 3.6®, con la finalidad de estimar de manera automática, algunas anomalías comunes a nivel parcelario en cebolla, como: la maleza, la densidad poblacional de vegetación y exceso de humedad incluyendo fugas, encontrando un porcentaje de 90, 95.08 y 80.44 respectivamente, los porcentajes mencionados fueron obtenidos en función de la comparación automática-visual

Control platform of an unmanned aerial vehicle for the detection of weeds

In the present work, a remote control platform for the stabilization of a drone was developed through trajectory planning with the objective of detecting weeds in a bean field. The weed detection was carried out completely autonomously, using a decision tree as a classification algorithm in the final stage. The results obtained in the evaluation of the performance of the proposed method were satisfactory. The linear regression model between estimated and observed weed densities yielded a coefficient of determination of 0.987 and an average square error of 0.075. Of the total area of the field of study, 84% was estimated with less than 1% coverage of weeds, which indicates a high potential for reducing the volume of applied herbicides. Currently, we are working on automatic control algorithms that detect any anomaly in the flight of the Drones.En el presente trabajo se desarrolló una plataforma de control remota para la estabilización de un Dron mediante la planificación de trayectorias con el objetivo de la detección de malezas en un campo de frijol. La detección de malezas se llevó a cabo de manera completamente autónoma, empleando un árbol de decisión como algoritmo de clasificación en la etapa final. Los resultados obtenidos en la evaluación del desempeño del método propuesto fueron satisfactorios. El modelo de regresión lineal entre las densidades de maleza estimadas y observadas arrojó un coeficiente de determinación de 0.987 y un error cuadrático medio de 0.075. Del área total del campo de estudio, se estimó un 84 % con menos del 1 % de cobertura de malezas, lo cual indica un alto potencial para la reducción del volumen de herbicidas aplicados. Actualmente, estamos trabajando en algoritmos de control automáticos que detecten cualquier anomalía en el vuelo de los Drones