Caracterízación de caña caída mediante imágenes aéreas
Un enfoque innovador basado en redes neuronales artificiales
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En el cultivo de caña de azúcar y otros, el fenómeno de la caída o quebrado de la caña tiene un impacto significativo en la productividad agronómica e industrial, afectando incluso la calidad de los productos finales obtenidos. La tecnología no ha logrado aún aportar avances significativos en el área y hasta el momento no se ha encontrado un método objetivo y práctico para cuantificar la superficie afectada. En este trabajo se aborda la problemática con un enfoque innovador mediante la utilización de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la solución de un problema a...
En el cultivo de caña de azúcar y otros, el fenómeno de la caída o quebrado de la caña tiene un impacto significativo en la productividad agronómica e industrial, afectando incluso la calidad de los productos finales obtenidos. La tecnología no ha logrado aún aportar avances significativos en el área y hasta el momento no se ha encontrado un método objetivo y práctico para cuantificar la superficie afectada. En este trabajo se aborda la problemática con un enfoque innovador mediante la utilización de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la solución de un problema agronómico con implicancias económicas, sociales y ambientales. Se realiza el análisis de imágenes aéreas multiespectrales de cultivos y se implementa un software clasificador basado en redes neuronales con el fin de estudiar y caracterizar en forma automática el estado del cultivo, obteniendo indicadores de gran valor para el productor, como ser el número de hectáreas afectadas y su distribución espacial,todo en un formato claro y comprensible, con imágenes reales, segmentaciones, tablas y gráficos. Además se discuten aspectos relativos a su implementación y perspectivas futuras.