DESARROLLO DE UNA METODOLOGÍA PARA LA OPTIMIZACIÓN DEL FLUJO DE TRABAJO EN LA ADQUISICIÓN Y TRATAMIENTO DE IMÁGENES DE ALTA RESOLUCIÓN CON VEHÍCULOS AÉREOS NO TRIPULADOS

[ES] La captura de imágenes aéreas de alta resolución para el monitoreo y control de los cultivos a través de vehículos aéreos no tripulados (VANTs) es una herramienta de utilización creciente y eficaz. Una de las limitaciones de esta técnica es que para obtener el producto final generado a partir d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Ribeiro Gomes, K., Hernandez Lopez, D., Ballesteros Gonzalez, R., Moreno Hidalgo, M.
Tipo de recurso: capítulo de libro
Fecha de publicación:2015
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/91288
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/91288
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Congreso Nacional de Riegos
Descripción
Sumario:[ES] La captura de imágenes aéreas de alta resolución para el monitoreo y control de los cultivos a través de vehículos aéreos no tripulados (VANTs) es una herramienta de utilización creciente y eficaz. Una de las limitaciones de esta técnica es que para obtener el producto final generado a partir de las imágenes (ortoimagen y/o modelo digital del terreno), hay que seguir una serie de pasos que demandan esfuerzo y tiempo, principalmente la selección de imágenes no borrosas y la localización de puntos de control en el terreno para georreferenciar y escalar los productos geomáticos obtenidos. Así, el objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología que reduzca el tiempo de trabajo de la adquisición y tratamiento de imágenes obtenidas a partir de VANTs, mediante la automatización de la detección de imágenes borrosas. Los productos geomáticos obtenidos mediante la metodología propuesta muestran un elevado error en posicionamiento absoluto (aproximadamente 30 metros), pero con un posicionamiento relativo muy bueno, con errores en escala en torno a 2000 ppm. Los mayores errores en la rotación del modelo están en torno a los 8 grados.