La salud de las plantas es un aspecto importante en el sector de la agricultura, de ello
depende la calidad y la cantidad de la producción, normalmente, se hace un monitoreo
de los cultivos de forma visual basado en la experiencia de los agricultores, sin
embargo, existen factores más objetivos para llevar a cabo este monitoreo, los cuales
no pueden ser percibidos por el agricultor, por ello en este trabajo de grado se tiene
como propósito identificar características en el espectro visible e infrarrojo del estado
de las plantas mediante imágenes capturadas desde un vehículo aéreo multirrotor.
Esta caracterización se realiza buscando parámetros en los cultivos que permitan
determinar o tener una idea del estado de la salud de las plantas, de donde se
desprende que el parámetro adecuado para llevar a cabo esta tarea es el NDVI el cual
es calculado y mapeado en un mapa de color para su fácil interpretación.
Como objetivo adicional se define la capacidad de brindar resultados al usuario de
manera intuitiva, para ello, se implementa un prototipo software que consta de dos
partes, la primera es una aplicación móvil que gracias a su entorno facilita el registro y
control de la información de los procesos llevados a cabo, mientras que la segunda
parte es una aplicación web que se encarga de la recepción y procesamiento de
fotografías, además de la entrega de resultados al agricultor para su aprovechamiento.
Con el fin de evaluar el desempeño del prototipo y del método para la caracterización
de cultivos agrícolas se realiza una prueba en un entorno real en donde se
implementan las estrategias para la obtención de un mosaico a partir de diferentes
imágenes correspondientes al mismo cultivo realizados utilizando herramientas de uso
libre, para posteriormente, mediante el prototipo poder llevar a cabo la recolección y
procesamiento de la información y entrega de resultados.
De los resultados, es importante destacar que se logró el cálculo de un NDVI que está
entre los rangos definidos en la literatura, esto se realiza mediante una cámara
comercial de bajo costo y el uso de herramientas de procesamiento de código abierto.
Además se consigue la integración con tecnologías de nube que permiten mayor
modularidad y manejo descentralizado de la información.
Plant health is an important aspect of the agriculture sector, the quality and quantity of production depends of this factor, commonly, a visual monitoring of the crops is done based on the experience of the farmers, however, there are more objective factors to carry out this monitoring, which can not be perceived by the farmer. Therefore, in this work of degree is intended to identify characteristics in the visible and infrared spectrum of the state of plants through images captured from an unmanned aircraft.
This characterization is performed by searching of parameters in the crops that allow to determine or have an idea of the health status of the plantsfrom which it follows that the appropriate parameter to carry out this task is the NDVI which is calculated and mapped in a Color map for easy interpretation.
As an additional objective, it defines the ability to deliver results to the user in an intuitive way, for it, a software prototype is implemented that consists of two parts, The first is a mobile application that thanks to its environment facilitates the registration and control of the information of the processes that are executed. While the second part is a web application that is responsible for the reception and processing of photographs, in addition to the delivery of results to the farmer for their use.
In order to evaluate the performance of the prototype and the method for the characterization of agricultural crops, a test is carried out in a real environment where the strategies for obtaining a mosaic from different images corresponding to the same crop using tolos are implemented, for later, through the prototype to be able to carry out the collection and processing of the information and delivery of results.
From the results, it is important to note that the calculation of an NDVI that is between the ranges defined in the literature, this is done through a low cost commercial camera and the use of open source processing tools. In addition, integration is achieved with cloud technologies that allow greater modularity and decentralized management of information.