Mostrar el registro sencillo del ítem
dc.contributor.author | Parra, Lorena | es_ES |
dc.contributor.author | Mostaza-Colado, David | es_ES |
dc.contributor.author | Marin, Jose F. | es_ES |
dc.contributor.author | Mauri, Pedro V. | es_ES |
dc.contributor.author | Lloret, Jaime | es_ES |
dc.date.accessioned | 2023-11-28T19:02:00Z | |
dc.date.available | 2023-11-28T19:02:00Z | |
dc.date.issued | 2022-02 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10251/200286 | |
dc.description.abstract | [EN] Mixed crops are one of the fundamental pillars of agroecological practices. Row intercropping is one of the mixed cropping options based on the combination of two or more species to reduce their impacts. Nonetheless, from a monitoring perspective, the coexistence of different species with different characteristics complicates some processes, requiring a series of adaptations. This article presents the initial development of a procedure that differentiates between chickpea, lentil, and ervil in an intercropping agroecosystem. The images have been taken with a drone at the height of 12 and 16 m and include the three crops in the same photograph. The Vegetation Index and Soil Index are used and combined. After generating the index, aggregation techniques are used to minimize false positives and false negatives. Our results indicate that it is possible to differentiate between the three crops, with the difference between the chickpea and the other two legume species clearer than that between the lentil and the ervil in images gathered at 16 m. The accuracy of the proposed methodology is 95% for chickpea recognition, 86% for lentils, and 60% for ervil. This methodology can be adapted to be applied in other crop combinations to improve the detection of abnormal plant vigour in intercropping agroecosystems. | es_ES |
dc.description.sponsorship | This research was partially funded by the Programa Estatal de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad, en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020 (Project code: PID2020-114467RR-C31 and PID2020-114467RR-C33), and by Proyectos de innovación de interés general por grupos operativos de la Asociación Europea para la Innovación en materia de productividad y sostenibilidad agrícolas (AEI-Agri) in the framework Programa Nacional de Desarrollo Rural 2014-2020, GO TECNOGAR, and by Conselleria de Educación, Cultura y Deporte, through Subvenciones para la contratación de personal investigador en fase postdoctoral APOSTD/2019/04. | es_ES |
dc.language | Inglés | es_ES |
dc.publisher | MDPI AG | es_ES |
dc.relation.ispartof | Electronics | es_ES |
dc.rights | Reconocimiento (by) | es_ES |
dc.subject | Chickpea | es_ES |
dc.subject | Lentil | es_ES |
dc.subject | Ervil | es_ES |
dc.subject | Vegetation index | es_ES |
dc.subject | Drone | es_ES |
dc.subject | Remote sensing | es_ES |
dc.subject.classification | INGENIERÍA TELEMÁTICA | es_ES |
dc.title | Methodology to Differentiate Legume Species in Intercropping Agroecosystems Based on UAV with RGB Camera | es_ES |
dc.type | Artículo | es_ES |
dc.identifier.doi | 10.3390/electronics11040609 | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-114467RR-C31/ES/DESARROLLO DE TECNICAS DE CULTIVO DE CISTUS LADANIFER SUBSP. LADANIFER L.EN EL CENTRO DE LA PENINSULA IBERICA./ | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/GVA//APOSTD%2F2019%2F04//Contrato posdoctoral GVA-Parra Boronat. Proyecto: Ensayos con combinaciones de cespitosas más sostenibles para jardinería pública/ | es_ES |
dc.relation.projectID | info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-114467RR-C33/ES/RED HETEROGENEA INTELIGENTE DE SENSORES INALAMBRICOS PARA MONITORIZAR Y ESTIMAR EL CONTENIDO DE RESINA DE CISTUS LADANIFER/ | es_ES |
dc.rights.accessRights | Abierto | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Instituto de Investigación para la Gestión Integral de Zonas Costeras - Institut d'Investigació per a la Gestió Integral de Zones Costaneres | es_ES |
dc.contributor.affiliation | Universitat Politècnica de València. Escuela Politécnica Superior de Gandia - Escola Politècnica Superior de Gandia | es_ES |
dc.description.bibliographicCitation | Parra, L.; Mostaza-Colado, D.; Marin, JF.; Mauri, PV.; Lloret, J. (2022). Methodology to Differentiate Legume Species in Intercropping Agroecosystems Based on UAV with RGB Camera. Electronics. 11(4):1-19. https://doi.org/10.3390/electronics11040609 | es_ES |
dc.description.accrualMethod | S | es_ES |
dc.relation.publisherversion | https://doi.org/10.3390/electronics11040609 | es_ES |
dc.description.upvformatpinicio | 1 | es_ES |
dc.description.upvformatpfin | 19 | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.description.volume | 11 | es_ES |
dc.description.issue | 4 | es_ES |
dc.identifier.eissn | 2079-9292 | es_ES |
dc.relation.pasarela | S\491787 | es_ES |
dc.contributor.funder | Generalitat Valenciana | es_ES |
dc.contributor.funder | Agencia Estatal de Investigación | es_ES |
dc.contributor.funder | Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente | es_ES |