Análisis de imágenes multiespectrales de sembrados de caña de azúcar adquiridas con vehículos aéreos no tripulados
| dc.contributor.advisor | Hernández Santana, Luis | |
| dc.contributor.advisor | Aday Díaz, Osmany de la Caridad | |
| dc.contributor.author | Kharuf Gutiérrez, Samy | |
| dc.coverage.spatial | Santa Clara | en_US |
| dc.date.accessioned | 2019-02-13T19:01:17Z | |
| dc.date.available | 2019-02-13T19:01:17Z | |
| dc.date.issued | 2018-09-25 | |
| dc.description.abstract | En la última década, el perfeccionamiento de los sensores remotos ha potenciado el progreso de la agricultura de precisión (AP). La misma es un concepto agronómico de gestión de parcelas, que hace uso de la variabilidad espacial y temporal en los sembrados, utilizando múltiples tecnologías en conjunto con Sistemas de Información Geográfica (SIG). Entre las herramientas que emplea la AP está la fotogrametría multiespectral, la cual posibilita realizar el cálculo de los índices vegetativos, que permiten obtener de forma rápida y altamente fiable una amplia información de los cultivos. En este trabajo se desarrollan procedimientos para la toma y procesamiento de imágenes multiespectrales aéreas, basados en vehículos aéreos no tripulados (VANT); con el fin de obtener índices vegetativos que se correlacionen con parámetros vitales para la agricultura cañera tales como la densidad, vigor vegetal, nivel de madurez y aprovechamiento de los fertilizantes aplicados. En este trabajo se utiliza el VANT 3DR RTF X8+, una cámara multiespectral Parrot Sequoia y los software Pix4D Mapper Pro, Agisoft Photoscan y QGIS. Se evaluaron los resultados obtenidos con los tres software anteriormente mencionados, estableciéndose una comparación en cuanto a su facilidad de uso, tiempo de procesamiento, calidad visual del producto y costo de la licencia. | en_US |
| dc.description.status | non-published | en_US |
| dc.identifier.uri | https://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/10757 | |
| dc.language.iso | es | en_US |
| dc.publisher | Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Departamento de Automática y Sistemas Computacionales | en_US |
| dc.rights | Este documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 License | en_US |
| dc.subject | Sensores Remotos | en_US |
| dc.subject | Imágenes Multiespectrales | en_US |
| dc.subject | Sembrados de Caña de Azúcar | en_US |
| dc.subject | Agricultura de Precisión | en_US |
| dc.title | Análisis de imágenes multiespectrales de sembrados de caña de azúcar adquiridas con vehículos aéreos no tripulados | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |
| dc.type.thesis | master | en_US |