Detección temprana de plantas faltantes en cultivos de maíz mediante imágenes de drones

Abstract

El número de plantas que nacen tras la siembra de maíz determina el rendimiento de los cultivos para los agricultores. El monitoreo manual de las plantas de maíz faltantes requiere recursos y tiempo para cubrir grandes áreas de cultivo. Los métodos tradicionales de monitoreo y seguimiento de cultivos pueden reemplazarse por vehículos aéreos no tripulados (VANT) y métodos de agricultura de precisión (AP) sistematizados para contar las plantas de maíz utilizando imágenes offline. La presente investigación propone un nuevo algoritmo para detectar plantas faltantes en las primeras semanas de crecimiento del maíz. El algoritmo se desarrolló en Matlab utilizando visión artificial para detectar plantas de maíz faltantes mediante imágenes RGB capturadas por drones a alturas de 5, 10 y 15 m. La experimentación se llevó a cabo con 30 imágenes de cada altura capturadas en la tercera semana de crecimiento del cultivo. La altura más apropiada para una mejor detección se estableció después de un procedimiento de evaluación con el conjunto de imágenes (90 en total). El algoritmo evaluado obtuvo una precisión del 80% con imágenes de 5 m, 67% con imágenes de 10 m y 52% con imágenes de 15 m de altura.