Identificación asistida de regiones de interés agronómico en imágenes áereas multiespectrales

Abstract

Actualmente, en los sistemas agropecuarios, es posible realizar una administración variable de los insumos para mejorar la eficiencia de la actividad agroindustrial y optimizar la logística del proceso de cosecha. En este sentido, se propuso, para el cultivo de caña de azúcar, utilizar herramientas de sensoramiento remoto y métodos computacionales para identificar áreas útiles que permitan realizar una administración diferenciada del cultivo. Cuando al cosecharse la caña existe incidencia de vuelco de los tallos, junto con ellos se recolecta materia extraña, material no molible (vegetal o mineral). Al ingresar al ingenio la materia extraña provoca una importante pérdida de eficiencia en la manufactura del azúcar y afecta su calidad. Teniendo en cuenta esta problemática, a partir del análisis de imágenes áereas multiespectrales de campos cultivados con caña, se estudió la respuesta espectral del cultivo en distintas bandas del espectro electromagnético y se segmentaron regiones homogéneas de uso práctico para que el productor tome decisiones sobre la utilización de insumos y recursos según la variabilidad del sistema (caña en pie o caña caída). Los resultados de la segmentación resultaron satisfactorios, pudiéndose obtener regiones homogéneas y calcular la superficie de las distintas regiones según el estado de la caña. También se realizó un análisis económico.