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..
