Caracterización de cultivos con imágenes de VANT´S de alta resolución utilizando Teoría de Redes

Autores/as

  • Víctor Genaro Luna Fernández Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
  • Esmeralda Vidal Robles Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
  • Alfredo Halam Abascal Alonso Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
  • Carla Daniela Cortes Quiroz Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

Palabras clave:

matriz de adyacencia, python, teoría de redes, VANT´S

Resumen

El mapeo de la vegetación es de suma importancia en la agricultura de precisión, debido a que se relaciona directamente con la calidad y el crecimiento del cultivo. Se presenta un análisis de color a partir del uso de imágenes de alta resolución tomadas con un dron, en donde se pudo identificar la calidad del cultivo de maíz utilizando imágenes con una resolución de 1cm. x pixel en la región de Atlixco, Puebla, se utilizó la teoría de redes y el lenguaje de programación Python 2.7, y se formaron matrices de adyacencia para los colores Rojo (R), Verde (G) y azul (B). Los resultados obtenidos muestran que es posible mediante estos análisis conocer la calidad de un cultivo.

Citas

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Caracterización de cultivos con imágenes de VANT´S de alta resolución utilizando Teoría de Redes

Víctor Genaro Luna Fernández, Esmeralda Vidal Robles, Alfredo Halam Abascal Alonso y Carla Daniela Cortes Quiroz

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Publicado

2018-12-20

Cómo citar

Luna Fernández, V. G. ., Vidal Robles, E. ., Abascal Alonso, A. H., & Cortes Quiroz, C. D. . (2018). Caracterización de cultivos con imágenes de VANT´S de alta resolución utilizando Teoría de Redes. EDUCATECONCIENCIA, 20(21), 76–88. Recuperado a partir de http://tecnocientifica.com.mx/educateconciencia/index.php/revistaeducate/article/view/89

Número

Sección

Artículos de investigación

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