Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas y Computación · 2021
Método para la estimación de maleza en cultivos de lechuga utilizando aprendizaje profundo e imágenes multiespectrales
La estimación de maleza es una de las tareas más importantes durante el proceso de control de maleza, pues de esta depende la estimación de costos que deberán emplearse para proteger el cultivo, por tanto este trabajo presenta el desarrollo de un método que utiliza imágenes multiespectrales capturadas por un vehículo aéreo no tripulado y redes neuronales convolucionales para realizar la estimación porcentual de maleza en cultivos de lechuga. El método presentado tiene una exactitud del 89% y un valor-F de 94% para la detección del cultivo, con un tiempo de ejecución promedio de 0.4 segundos sin GPU y una correlación de 0.57 en la evaluación de cobertura de maleza en relación con un Ph.D en malherbología. Estos resultados indican que la tarea de estimación de maleza usando CNNs es más precisa y rápida que la realizada por expertos, pero sin alejarse del conocimiento tácito el cual es importante en la estimación de costos y recursos para el control de la maleza. (Texto tomado de la fuente).