Los resultados indicaron que la información espectral basada en el índice de vegetación de diferencias normalizadas (NDVI, por sus siglas en inglés) aportó un 46% al modelo de clasificación, principalmente para la discriminación de objetos de vegetación y suelo desnudo. Por otra parte, para la identificación de las plántulas de amapola fue necesario incorporar además variables morfológicas (principalmente, el área [tamaño] del objeto, que aportó un 36% al modelo) y texturales (p.ej., textura media y entropía, con un 11% de contribución en el modelo). Por su parte, la distancia relativa de los objetos a la línea de cultivo tuvo escasa importancia en la clasificación total.
Las imágenes se tomaron con una cámara modificada para la obtención de información en infrarrojo-color y a una resolución espacial de 0,60 cm/píxel. Se aplicaron técnicas avanzadas de análisis de imágenes basadas en objetos para la obtención de las variables descritas y se desarrolló un modelo tipo árbol de decisión para cuantificar la importancia de cada variable en la clasificación.
Los resultados indicaron que la información espectral basada en el índice de vegetación de diferencias normalizadas (NDVI, por sus siglas en inglés) aportó un 46% al modelo de clasificación, principalmente para la discriminación de objetos de vegetación y suelo desnudo. Por otra parte, para la identificación de las plántulas de amapola fue necesario incorporar además variables morfológicas (principalmente, el área [tamaño] del objeto, que aportó un 36% al modelo) y texturales (p.ej., textura media y entropía, con un 11% de contribución en el modelo). Por su parte, la distancia relativa de los objetos a la línea de cultivo tuvo escasa importancia en la clasificación total.
Investigadores del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) han ideado un nuevo método para obtener datos geométricos en 3D (área, altura y volumen) de árboles en cultivos leñosos a partir de imágenes aéreas tomadas por un dron. Los detalles del procedimiento han sido publicados en la revista PLOS ONE.
Los resultados indicaron que la información espectral basada en el índice de vegetación de diferencias normalizadas (NDVI, por sus siglas en inglés) aportó un 46% al modelo de clasificación, principalmente para la discriminación de objetos de vegetación y suelo desnudo. Por otra parte, para la identificación de las plántulas de amapola fue necesario incorporar además variables morfológicas (principalmente, el área [tamaño] del objeto, que aportó un 36% al modelo) y texturales (p.ej., textura media y entropía, con un 11% de contribución en el modelo). Por su parte, la distancia relativa de los objetos a la línea de cultivo tuvo escasa importancia en la clasificación total.