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Estimación de la densidad foliar del olivo

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    robot_Olivos

    Esta semana se ha iniciado un trabajo de cooperación con nuestos compañeros expertos en la gestión del olivar  de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, Alimentaria y de Biosistemas de la UPM . En él, haciendo uso de nuestros UGV’s (Unnamed Ground Vehicles) se pretende la reconstrucción tridimensional de olivos y así determinar la influencia de la densidad de su follaje en la cantidad de aceitunas que produce.
     

    Como un primer acercamiento, nos hemos trasladado a los campos de prácticas de Agrónomos para evaluar metodologías que puedan ser empleadas para el desarrollo de la tarea: emplear sensores LIDAR para determinar la presencia de elementos tales como hojas, ramas  y frutos dentro del árbol y, posteriormente, usar dicha información para realizar la reconstrucción tridimensional del olivo; así como la implementación de técnicas de visión por computador para obtener información sobre la posición de las aceitunas en el árbol.

    La reconstrucción tridimensional se ha realizado con gran éxito, representando a los árboles como una nube de puntos que señala  posiciones ocupadas en el espacio. Se ha encontrado que la configuración del sensor LIDAR diseñada para la práctica, permite obtener una gran densidad de puntos en las zonas medias del árbol debido a que en esta zona existe una menor dispersión de los haces de luz del sensor.

    También, mediante cámaras RGB se han recogido imágenes que permitirán evaluar la viabilidad de implementación de técnicas de visión por computador para diferenciar las aceitunas dentro del olivo. Este último objetivo presenta a priori grandes dificultades debido a la variabilidad de las condiciones ambientales en la toma de los datos, además de la similitud de características visuales entre hojas y aceitunas.

     

    pcl_Olivo
    El paso siguiente en este trabajo es realizar un post procesamiento de la información recogida con el fin de proponer estrategias que permitan mejorar la captura de los datos, y posteriormente, construir el modelo tridimensional que se ajuste a las necesidades de los investigadores en Ingeniería Agronómica.  Pronto realizaremos una nueva entrada en el blog con los avances obtenidos en esta tarea.

     


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