Drones, imágenes digitales y software inteligente para analizar la evolución de diversos tipos de plantaciones

Drones, imágenes digitales y software inteligente para analizar la evolución de diversos tipos de plantaciones


El investigador de la Universidad de Jaén, Juan Manuel Jurado, desarrolla una tesis que plantea un novedoso sistema para estudiar la evolución de diversos tipos de plantaciones (como olivares, viñedos o bosques) a partir del uso de imágenes digitales capturadas por drones y su integración en un software inteligente que permite analizar diversos parámetros de manera automática, y predecir las próximas cosechas, prevenir plagas u otras variables.

El experto pertenece al grupo de investigación ‘Gráficos y Geomática’ de la UJA, y su trabajo se basa en la captación de imágenes tomadas por cámaras espectrales, térmicas y RGB de alta resolución a bordo de drones, y posteriormente integradas en un contexto 3D que permite analizar en detalles cómo evolucionan las plantaciones que son objetos de estudio. Como resultado de la investigación Jurado ha desarrollado el software GEU (Geospatial and Environmental tools of University of Jaén) que cuenta con un visor 3D para la visualización del área de estudio y una interfaz de usuario que facilita la aplicación de los distintos métodos que se proponen.

En lo que respecta al olivar, esta tesis doctoral propone una solución innovadora para que los agricultores puedan conocer la evolución del olivar mediante el análisis automático de imágenes que caracteriza cada planta con una serie variables morfológicas y espectrales significativas. De manera que esta herramienta puede ser de gran utilidad para predecir la cosecha próxima, estudiar la sostenibilidad de la plantación, conocer su evolución en el tiempo y prever la expansión de plagas.

Esta tesis presenta un alto impacto tanto en el panorama nacional como internacional, pues los estudios realizados están a la vanguardia en el ámbito de la fusión de datos espectrales junto a modelos tridimensionales, los cuales representan entornos naturales del mundo real. La tesis, titulada ‘Spectral Characterization and Semantic Segmentation of Complex 3D Models in Natural Environments’, obtuvo la máxima calificación, ‘Sobresaliente Cum Laude’, por unanimidad en un tribunal que estuvo compuesto por Joaquim João Moreira de Sousa, de la Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro (Portugal) experto en el campo de la Teledetección, el catedrático Juan Carlos Torres, de la Universidad de Granada y experto en el campo de la Informática Gráfica, y el profesor Roberto Jiménez de la Universidad de Jaén, con amplia experiencia en la generación y procesamiento de modelos 3D.


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