Cuantificación de biomasa en pasturas a partir de imágenes tomadas por drones
Supervisor(es): Ortega, Gastón - Notte, Gastón
Resumen:
En los sistemas de producción pastoriles, para aumentar la eficiencia tanto de la pastura como del animal, es necesario llevar un sistemático monitoreo del crecimiento y disponibilidad de la biomasa de las pasturas. El dron en estos sistemas puede agilizar e incrementar la información ayudando en la toma de decisiones. Es por ello que este trabajo se propone como objetivo principal, evaluar la medición de altura y estimación de biomasa de pasturas sembradas mediante el análisis de imágenes tomadas por drones. Las evaluaciones se realizaron sobre una pastura de festuca de segundo año que se encontraba en el Centro Regional Sur (CRS) perteneciente a la Facultad de Agronomía de la Universidad de la República, Uruguay. En el proceso de evaluación se realizaron 4 actividades en simultáneo, se calibro regla y RPM para la pastura bajo estudio, se realizó un análisis de imágenes obtenidas por los drones, así como el desarrollo de una metodología que permita obtener la biomasa a partir de imágenes y datos relevados a campo, y la comparación entre métodos de medición. Los resultados obtenidos para la calibración de altura de regla y RPM con la biomasa disponible, lograron ajustes con un R² de 0,5241 y 0,5423 respectivamente. Se utilizó el dron DJI Mavic 2 Pro, el cual cuenta con una cámara UHD (ultra HD 5472 x 3648) y se realizaron vuelos a 60 y 100 metros de altura para la creación de ortomosaicos. La metodología se basó en tomar alturas de biomasa con regla y RPM en pocos puntos georeferenciados a campo y aplicar una clasificación supervisada (CS) sobre el ortomosaico generado. En cuanto a la relación existente entre la biomasa (kgMS/ha) obtenida con la CS utilizando la regla o RPM y ajustando por el porcentaje de suelo desnudo (SD), en comparación a la biomasa obtenida utilizando 75 medidas de altura de la pastura con regla o RPM, lograron ajustes de R²: 0,84 y 0,92 con regla y de R²: 0,57 y 0,46 con RPM, para alturas de vuelo de 60 y 100 m respectivamente. Este trabajo también permitió poner en consideración una serie de ventajas y desventajas que implican la utilización de los drones en la actualidad, a partir de lo observado en el desarrollo de la actividad.
2023 | |
Drones Estimación de biomasa Altura de forraje Clasificación supervisada Metodología para la estimación de biomasa PASTURAS VEHICULO DE SUPERFICIE NO TRIPULADO BIOMASA FORRAJES MEDICION |
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Español | |
Universidad de la República | |
COLIBRI | |
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Las evaluaciones se realizaron sobre una pastura de festuca de segundo año que se encontraba en el Centro Regional Sur (CRS) perteneciente a la Facultad de Agronomía de la Universidad de la República, Uruguay. En el proceso de evaluación se realizaron 4 actividades en simultáneo, se calibro regla y RPM para la pastura bajo estudio, se realizó un análisis de imágenes obtenidas por los drones, así como el desarrollo de una metodología que permita obtener la biomasa a partir de imágenes y datos relevados a campo, y la comparación entre métodos de medición. Los resultados obtenidos para la calibración de altura de regla y RPM con la biomasa disponible, lograron ajustes con un R² de 0,5241 y 0,5423 respectivamente. Se utilizó el dron DJI Mavic 2 Pro, el cual cuenta con una cámara UHD (ultra HD 5472 x 3648) y se realizaron vuelos a 60 y 100 metros de altura para la creación de ortomosaicos. 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Este trabajo también permitió poner en consideración una serie de ventajas y desventajas que implican la utilización de los drones en la actualidad, a partir de lo observado en el desarrollo de la actividad.Submitted by Muniz Andrea (rosmeri8@hotmail.com) on 2024-05-08T12:40:38Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 25207 bytes, checksum: d81286ad78a8119954e3c82f43089e00 (MD5) RibarolaMárquezJonathan.pdf: 5087907 bytes, checksum: 0dcbf9fd27c00aeaf868101e2ae08e54 (MD5)Approved for entry into archive by Muniz Andrea (rosmeri8@hotmail.com) on 2024-05-08T12:45:06Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 25207 bytes, checksum: d81286ad78a8119954e3c82f43089e00 (MD5) RibarolaMárquezJonathan.pdf: 5087907 bytes, checksum: 0dcbf9fd27c00aeaf868101e2ae08e54 (MD5)Made available in DSpace by Luna Fabiana (fabiana.luna@seciu.edu.uy) on 2024-05-08T13:08:26Z (GMT). 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