La evolución del olivar mediante el análisis automático de imágenes
Resultado de la tesis defendida en la Universidad de Jaén por Juan Manuel Jurado Rodríguez Como resultado de la investigación, se ha desarrollado el software GEU (Geospatial and Environmental tools of University of Jaén)/Foto: Juan Manuel Ju La tesis, titulada «Spectral Characterization and Semantic Segmentation of Complex 3D Models in Natural Environments«, defendida en la […]
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Resultado de la tesis defendida en la Universidad de Jaén por Juan Manuel Jurado Rodríguez

La evolución del olivar mediante el análisis automático de imágenes
Como resultado de la investigación, se ha desarrollado el software GEU (Geospatial and Environmental tools of University of Jaén)/Foto: Juan Manuel Ju

La tesis, titulada «Spectral Characterization and Semantic Segmentation of Complex 3D Models in Natural Environments«, defendida en la Universidad de Jaén por Juan Manuel Jurado Rodríguez, miembro del grupo de investigación «Gráficos y Geomática» de la UJA, supone un importante avance científico para el estudio y extracción de conocimiento de entornos naturales tales como plantaciones de olivar, viñedos o bosques. Dichos entornos han sido digitalizados mediante la captación de imágenes tomadas por cámaras espectrales, térmicas y RGB de alta resolución a bordo de drones, siendo la integración de toda esta información en un contexto 3D uno de los retos abordados en esta tesis, que destaca por su carácter multidisciplinar.

Como resultado de la investigación, se ha desarrollado el software GEU (Geospatial and Environmental tools of University of Jaén), que cuenta con un visor 3D para la visualización del área de estudio y una interfaz de usuario que facilita la aplicación de los distintos métodos que se proponen.

En concreto, en lo que respecta al olivar, esta tesis doctoral propone una solución innovadora para que los agricultores puedan conocer la evolución del olivar mediante el análisis automático de imágenes que caracteriza cada planta con una serie variables morfológicas y espectrales significativas, lo que puede ser de gran utilidad para predecir la cosecha próxima, estudiar la sostenibilidad de la plantación, conocer su evolución en el tiempo y prever la expansión de plagas.

Además, esta tesis doctoral presenta un alto impacto tanto en el panorama nacional como internacional, pues los estudios realizados son vanguardia en el ámbito de la fusión de datos espectrales junto a modelos tridimensionales, que representan entornos naturales del mundo real.

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