Agricultura de precisión. Optimización del uso de herbicidas mediante visión artificial

Pina Herce, Luis Enrique. (2023). Agricultura de precisión. Optimización del uso de herbicidas mediante visión artificial Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
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Título Agricultura de precisión. Optimización del uso de herbicidas mediante visión artificial
Autor(es) Pina Herce, Luis Enrique
Resumen Durante miles de años, los agricultores han buscado formas de aumentar la producción de alimentos en parcelas. A medida que los equipos y la tecnología han evolucionado, las granjas se han vuelo más grandes y los rendimientos han aumentado. Sin embargo, este desafío continua hoy en día y la versión moderna ha recibido un nombre: Agricultura de precisión. La presente memoria busca estudiar una de las ramas a explotar en la agricultura de precisión, la aplicación de herbicidas, mediante el uso de la visión artificial. El proyecto se centra en investigar un modelo rápido y eficiente para la detección de mala hierba en imágenes. Este modelo es la pieza principal de un sistema que recibe imágenes del suelo en tiempo real, y en función de lo que ve, aplica o no el herbicida sobre el suelo.
Abstract For thousands of years, farmers have sought ways to increase food production on plots of land. As equipment and technology have evolved, farms have become bigger and yields have increased. However, this challenge continues today and the modern version has been given a name: Precision Agriculture. The present report has the aim to study one of the branches to be exploited in precision agriculture, the application of herbicides, using artificial vision. The project focuses on investigating a fast and efficient model for weed detection in images. This model is the main piece of a system that receives images of the soil in real time, and depending on what it sees, it applies or not the herbicide on the soil.
Notas adicionales Trabajo de Fin de Máster Universitario en Ingeniería y Ciencia de Datos. UNED
Materia(s) Agricultura
Ingeniería Informática
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial
Director/Tutor Pastor Vargas, Rafael
Fecha 2023-03-14
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:master-ETSInformatica-ICD-Lepina
http://e-spacio.uned.es/fez/view/bibliuned:master-ETSInformatica-ICD-Lepina
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso master Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
Versiones
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Contador de citas: Google Scholar Search Google Scholar
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Creado: Tue, 14 Mar 2023, 22:53:36 CET