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dc.contributor.authorPusdá Chulde, Marco-
dc.contributor.authorRobayo, Adrian-
dc.contributor.authorDe Giusti, Armando-
dc.contributor.authorGarcía Santillán, Iván-
dc.date.accessioned2026-05-19T17:50:52Z-
dc.date.available2026-05-19T17:50:52Z-
dc.date.created2021-08-16-
dc.date.issued2026-05-19-
dc.identifier.issn1865-0937-
dc.identifier.urihttps://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/19768-
dc.description.abstractLa agricultura de precisión (AP) automatiza la agricultura mediante la recolección y el análisis de datos agrícolas para la toma de decisiones y la obtención de producciones agrícolas eficientes. Las malezas son uno de los principales factores que afectan el rendimiento y la calidad de los productos agrícolas. La AP es una de las soluciones tecnológicas para detectar malezas en cultivos de maíz a través del análisis de imágenes digitales para llevar a cabo diferentes acciones que permiten reducir el riesgo de producción de manera tradicional o automatizada. En el presente trabajo, se propone una alternativa para la detección de malezas en cultivos de maíz en las primeras 4 semanas de crecimiento utilizando imágenes adquiridas por un dron DJI Mavic 2 Pro (UAV - Vehículo Aéreo No Tripulado) con una resolución de 5472 × 3648. Las imágenes utilizadas están disponibles públicamente en línea. Las bibliotecas de Matlab (Image Processing Toolbox) para la implementación del algoritmo se utilizaron en 4 fases: detección de vegetación, detección de líneas de cultivo, exclusión de cultivo, detección de malezas, esto permite separar las malezas de las líneas de cultivo detectadas en las imágenes capturadas a 5, 10 y 15 m de altura. Los resultados obtenidos muestran que las líneas de cultivo (85%) y las malas hierbas (34,61%) de la vegetación total se pueden identificar mejor en la cuarta semana a 15 m de altura. Con el algoritmo propuesto, los tiempos de procesamiento evaluados para la detección de malas hierbas son, en promedio, de 3,41 s por imagen, que abarca un área de entre 20 y 114 m² a 5 y 15 m de altura, respectivamente.es_EC
dc.language.isospaes_EC
dc.publisherComunicaciones en Ciencias de la Computación e Información (CCIS)es_EC
dc.rightsopenAccesses_EC
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/*
dc.subjectAGRICULTURAes_EC
dc.subjectPRODUCCIÓN AGRÍCOLAes_EC
dc.subjectSOLUCIÓN TECNOLÓGICAes_EC
dc.subjectANÁLISIS DE IMÁGENESes_EC
dc.titleDetección de líneas de cultivo y malezas en campos de maíz mediante imágenes obtenidas con un drones_EC
dc.typeArticlees_EC
dc.description.degreeN/Aes_EC
dc.coverageIbarra. Ecuadores_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4265-999Xes_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3409-9478es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-6459-3592es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6404-5185es_EC
dc.title.enDetection of crop lines and weeds in corn fields based on images obtained from a dronees_EC
dc.subject.enNEURAL NETWORKSes_EC
dc.subject.enAGRICULTURAL PRODUCTIONes_EC
dc.subject.enTECHNOLOGICAL SOLUTIONes_EC
dc.subject.enIMAGE ANALYSISes_EC
dc.description.abstract-enPrecision agriculture (PA) automates agriculture by collecting and analyzing agricultural data for decision-making and obtaining efficient farming productions. Weeds are one of the main factors affecting the yield and quality of farming products. The PA is one of the technological solutions to detect weeds in corn crops through the analysis of digital images to carry out different actions that allow reducing the risk of production in a traditional or automated way. In the present work, an alternative is proposed for the detection of weeds in corn crops in the first 4 weeks of growth using images acquired by a DJI Mavic 2 Pro drone (UAV- Unmanned Aerial Vehicle) with a resolution of 5472 × 3648. The images used are publicly available online. Matlab libraries (Image Processing Toolbox) for the implementation of the algorithm was used in 4 phases: vegetation detection, crop line detection, crop exclusion, weed detection, this allows separating the weed from the crop lines detected in the images captured at 5, 10, and 15 m in height. The results obtained show that the crop lines (85%) and weeds (34.61%) of the total vegetation can be better identified in the fourth week 15 m high. With the proposed algorithm, the processing times evaluated for the finding of weeds, on average, are 3.41 s per image that reaches an area between 20 and 114 m2 at 5 and 15 m in height, respectively.es_EC
dc.identifier.doihttps://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-84825-5_3es_EC
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