Optimización de algoritmos para segmentación por valor umbral aplicado a detección de malas hierbas en imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados

Abstract

[ES] En este trabajo se ha buscado la implementación de una alternativa al método de Otsu (1979) desarrollada por Hui-Fuang Ng (2006), el cual maximiza la diferencia entre varianzas espectrales y realiza una búsqueda multiumbral. En el estudio se emplearon imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados (UAVs) tomadas en cultivos de maíz y girasol. Con una única ejecución del algoritmo en un entorno de análisis orientado a objetos, se discriminan aquellos objetos correspondientes a la fracción vegetal del suelo desnudo y se estima un umbral diferenciador entre cultivo y malas hierbas que contribuya a un subsiguiente proceso de clasificación. La técnica de Hui-Fuang detectó un mayor porcentaje de vegetación en todos los casos estudiados, oscilando el incremento entre un 3% y un 20%.

[EN] This works aimed to implement an alternative to Otsu’s method (1979) developed by Hui- Fuang Ng (2006), which maximizes the difference between spectral variances and performs a multithreshold seeking. Unmanned aerial images taken in maize and sunflower cropswere used in the research. In a single algorithm execution applied to an Object Based Image Analysis environment, the objects corresponding to both the vegetation fraction and bare soil are discriminated and a threshold to separate crop from weeds was also estimated, making easier a subsequent classification process. FuiHuang’s technique provides a higher percentage of vegetation detection in all the cases, with an improvement which ranges from 3% to 20%.