|
Descripción
|
|
|---|---|
| En este artículo se presenta una visión general del proyecto de investigación: Integración de información multisensorial y aprendizaje automático para la detección, caracterización y reconocimiento preciso de estructuras naturales en campos de cultivo (3DWeed), financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad dentro de su Programa Estatal. El objetivo principal de este proyecto es proporcionar las herramientas tecnológicas necesarias en el desarrollo de sistemas de Gestión Integrada de Malas hierbas (GIM). El proyecto se estructura en torno a dos escenarios: los sistemas de producción de cereales de secano que prevalecen en el centro de España y los sistemas de viñedo basados en el uso de riego deficitario. Para ambos escenarios se está desarrollando un sistema de inspección compuesto por una plataforma móvil terrestre que integra un sistema multisensorial. La información proporcionada por los sensores de a bordo se utiliza para la caracterización y el reconocimiento de las plantas de cultivo (por ejemplo, cereales y vid) y malas hierbas (B. diandrus, P. rhoeas, C. dactylon y C. arvensis, entre otras). Además, se está trabajando en la integración de la información adquirida en mapas que muestran el estado del cultivo. El objetivo final es automatizar la inspección preventiva y predictiva de las plantas, vital en una gestión eficiente y efectiva del cultivo | |
|
Internacional
|
No |
|
Nombre congreso
|
Jornadas Nacionales de Robótica |
|
Tipo de participación
|
960 |
|
Lugar del congreso
|
Valencia |
|
Revisores
|
Si |
|
ISBN o ISSN
|
|
|
DOI
|
|
|
Fecha inicio congreso
|
08/06/2017 |
|
Fecha fin congreso
|
09/06/2017 |
|
Desde la página
|
1 |
|
Hasta la página
|
6 |
|
Título de las actas
|
|