Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/20493
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCabrera Aguayo, Fausto Ramiro-
dc.contributor.authorRuiz Basantes, Dennys Israel-
dc.contributor.authorChávez Escobar, Alex William-
dc.date.accessioned2024-04-03T19:56:07Z-
dc.date.available2024-04-03T19:56:07Z-
dc.date.issued2021-08-19-
dc.identifier.citationRuiz Basantes, Dennys Israel; Chávez Escobar, Alex William. (2021). Construcción de UAV para la adquisición de imágenes multiespectrales en cultivos de quinua y su procesamiento con visión artificial. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.es_ES
dc.identifier.urihttp://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/20493-
dc.descriptionSe construyó un vehículo aéreo no tripulado (UAV, por sus siglas en ingles) para la adquisición de imágenes multiespectrales en cultivos de quinua y su procesamiento con visión artificial. El sistema es conformado por un UAV que como principal equipo lleva una cámara multiespectral, elementos que cumplen con los requerimientos planteados en este trabajo de titulación. Para hacer posible los vuelos de adquisición de imágenes se tomó en cuenta los métodos tecnológicos basados en la agricultura de precisión. Es esencial los cálculos de empuje de motores, propelas y baterías para el vuelo autónomo del UAV. La verificación de las conexiones de comunicación entre el UAV, el control remoto y el módulo de telemetría se realizó por medio del software Mission Planner, así como la calibración del sistema de control de vuelo y sensores de la controladora Pixhawk. Para el sistema de visión artificial se usó imágenes adquiridas con una cámara multiespectral marca RedEdge-MX que proporciona muestras de 5 bandas por cada toma, dicha cámara usa una altura recomendada para la toma de imágenes de 50 metros de altitud en línea recta. Con la ayuda del software de ingeniería Matlab se usó las bandas del infrarrojo cercano (NIR) y la luz roja visible (RED) para obtener el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), al cual se le aplicaron procesos de filtrado y segmentación que sirvió para realizar una comparación entre muestras con presencia de plagas, en este caso pulgones y plantas sanas, dando como resultado un intervalo de NDVI de 0.26 a 0.3 correspondiente a la plaga. Al ser estos datos verificados por un ingeniero agrónomo se concluye que el prototipo es eficaz para la detección de organismos perjudiciales para la plantación. Se recomienda extender el tema de estudio a diferentes cultivos y plagas para así tener un campo más amplio de aplicaciones.es_ES
dc.description.abstractAn unmanned aerial vehicle (UAV) was built for the acquisition of multispectral images in quinoa crops and their processing with artificial vision. The system is made up of a UAV that carries a multispectral camera as main equipment, which meets the requirements set out in this graduation work. To make the image acquisition flights possible, the technological methods were taken into account based on precision agriculture. Engine thrust calculations were essential, propellers and batteries for autonomous UAV flight. Verification of the connections of Communication between the UAV, the remote control and the telemetry module was done through the Mission Planner software, as well as the calibration of the flight control system and flight sensors of the Pixhawk controller. For the artificial vision system, images acquired with a RedEdge-MX brand multispectral camera were used, which provides 5 band samples for each shot. This camera uses a recommended height for taking images of 50 meters altitude in straight line. With the help of Matlab engineering software the near infrared bands were used (NIR) and visible red light (RED) to obtain the normalized difference vegetation index (NDVI), to which filtering, and segmentation processes were applied which were used to perform a comparison between samples with the presence of pests, in this case aphids and healthy plants, giving as a result an NDVI interval of 0.26 to 0.3 corresponding to the pest. As these data are verified by an agronomist engineer, it is concluded that the prototype is effective for the detection of organisms harmful to the plantation. It is recommended to extend the study topic to different crops and pests in order to have a wide field fof application.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherEscuela Superior Politécnica de Chimborazoes_ES
dc.relation.ispartofseriesUDCTFIYE;108T0368-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectAGRICULTURA DE PRECISIÓNes_ES
dc.subjectVEHÍCULO AEREO NO TRIPULADO (UAV)es_ES
dc.subjectÍNDICE DE VEGETACIÓN DE DIFERENCIA NORMALIZADA (NDVI)es_ES
dc.subjectCAMARA MULTIESPECTRALes_ES
dc.subjectMATLAB (SOFTWARE)es_ES
dc.titleConstrucción de UAV para la adquisición de imágenes multiespectrales en cultivos de quinua y su procesamiento con visión artificial.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.contributor.miembrotribunalBaldeon López, Wilson Oswaldo-
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
Aparece en las colecciones: Ingeniero en Electrónica, Control y Redes Industriales; Ingeniero/a en Electrónica y Automatización

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
108T0368.pdf3,97 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons