Sistema de visión para agricultura de precisión: identificación en tiempo real de líneas de cultivo y malas hierbas en campos de maíz

• Autores: José Miguel Guerrero Hernández
• Directores de la Tesis: Ángela Ribeiro Seijas (dir. tes.) , María Guijarro Mata-García (dir. tes.) , Gonzalo Pajares (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 2015
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Matilde Santos Peñas (presid.) , Eva Besada Portas (secret.) , Jaime Gómez Gil (voc.) , Sebastián Dormido Canto (voc.) , Fernando Montes Pita (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Docta Complutense
• Resumen

  • El control de malas hierbas en grandes extensiones de terreno resulta costoso y a veces contaminante. El avance en los últimos años de los sistemas de control y automatización en agricultura ha favorecido la aparición del concepto de Agricultura de Precisión (AP), para intervenir sobre el cultivo, en el momento adecuado y en el lugar preciso. La presente investigación tiene su origen principalmente en dos proyectos, RHEA y AGL2011, en los cuales la identificación de líneas de cultivo en maíz y la discriminación entre cultivo y mala hierba suscita un interés económico, ecológico y comercial de cara a su implantación en tractores autónomos.El principal aporte presentado en esta memoria de tesis consiste en el diseño de un sistema experto de visión por computador capaz de identificar en tiempo real las líneas de cultivo y las malas hierbas en campos de maíz. Además, el sistema propuesto controla el guiado del tractor y el solapamiento de las zonas de tratamiento con el fin de aplicar un tratamiento selectivo.Como estrategia a seguir se propone una arquitectura abierta del sistema dividida en dos módulos. El primero, se encarga de capturar una imagen de calidad y de segmentar dicha imagen de manera que se identifiquen las plantas tanto de cultivo como de mala hierba. Para ello, se aplican: a) técnicas para controlar de forma automática el tiempo de exposición de la cámara para poder hacer frente a las condiciones cambiantes de iluminación de los entornos de exterior; b) técnicas para corregir las imágenes en caso de verse alteradas por filtros de corte de las radiaciones ultravioleta e infrarroja; c) métodos de segmentación y umbralización específicamente diseñados para la identificación de las plantas. El segundo módulo, recibe la imagen segmentada procedente del módulo anterior e identifica las líneas de cultivo y malas hierbas mediante, a) estrategias robustas para la identificación precisa de líneas de cultivo y malas hierbas aplicando la geometría conocida del sistema de visión a partir de sus parámetros intrínsecos y extrínsecos; b) técnicas para el control del solapamiento y el guiado preciso del tractor.Finalmente se presenta el sistema de visión operativo dentro de uno de los tractores prototipo que conforman la flota de vehículos del proyecto RHEA, cuya demostración final tuvo lugar el 21 de mayo de 2014 con resultados satisfactorios