Resumen

Las imágenes aéreas son utilizadas con frecuencia por investigadores de plantaciones, agricultores y granjeros para el monitoreo de los cultivos durante la temporada de crecimiento. Este estudio presenta una plataforma analítica automática de código abierto que combina la visión por computadora moderna, el aprendizaje automático actualizado y la ingeniería de software modular para medir fenotipos relacionados con el rendimiento a partir de imágenes aéreas de gran tamaño. La plataforma personalizada para cultivos de lechuga es capaz de categorizar y calificar las lechugas con alta precisión y las funciones de análisis incorporadas permiten generar un mapa de distribución a través del campo según el tamaño en función de las regiones de cosecha etiquetadas con el sistema de posicionamiento global (GPS). De esta manera, es posible llevar a cabo prácticas de agricultura de precisión para mejorar rendimientos.

• Materias:Tecnología agrícola Tecnología Sistemas de imágenes Cultivos y suelos Agricultura sostenible Agricultura
• Subjects:Agricultural technology Technology Imaging systems Crops and soils Sustainable agriculture Agriculture
• Palabras claves:Visión por computadora, Aprendizaje profundo, Fenotipado aéreo a ultra escala, Agricultura de precisión, Producción de lechuga
• Keywords:Computer vision, Deep learning, Ultra-scale aerial phenotyping, Precision agriculture, Lettuce production