Comunicacions a congressos (Grup de Recerca en AgròTICa i Agricultura de Precisió)
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- ItemOpen AccessA new Leafiness-LiDAR index to estimate light interception in intensive olive orchards(2023-07) Sandonís Pozo, Leire; Martínez Casasnovas, José Antonio; Escolà i Agustí, Alexandre; Rosell Polo, Joan Ramon; Rufat i Lamarca, Josep; Pascual Roca, MiquelCanopy light interception constitutes an important yield limiting factor in high density olive orchards. However, its characterisation still implies laborious measurements. A new index, the Leafiness-LiDAR index (LLI), is presented as a LAI estimator. LLI combines LiDAR-derived parameters: Cross-Section and Leafiness from 3D point clouds. To validate the results, photosynthetically active radiation (PAR) measurements, canopy volume, yield and quality parameters were collected and analysed. LLI showed significant correlations both with PAR and canopy volume (r = 0.8) and quality parameters (r = -0.6). LLI may be useful as an early decision canopy monitoring tool in the framework of Precision Fructiculture.
- ItemOpen AccessAmodal segmentation for on-tree apple fruit size es timation with RGB-D images(2023) Gené Mola, Jordi; Gregorio López, Eduard; Ferrer Ferrer , Mar; Blok, Pieter M.; Hemming, Jochen; Morros Rubió, Josep Ramon; Rosell Polo, Joan Ramon; Vilaplana Besler, Verónica; Ruiz Hidalgo, JavierThe detection and sizing of fruits with computer vision methods is of interest because it provides relevant information to improve the management of orchard farming. However, the presence of partially occluded fruits limits the performance of existing methods, making reliable fruit sizing a challenging task. While previous fruit segmentation works limit segmentation to the visible region of fruits (known as modal segmentation), in this work we propose an amodal segmentation algorithm to predict the complete shape, which includes its visible and occluded regions. CONCLUSIONS The main advantages of the present methodology are its robustness for measuring partially occluded fruits and the capability to determine the visibility percentage. Future works should evaluate the performance of the method with commercial RGB-D sensors, which would facilitate data collection.
- ItemOpen AccessAnálisis del dosel foliar de setos olivo mediante LiDAR y su relación con la productividad y atributos de calidad del aceite(2022) Sandonís Pozo, Leire; Arnó Satorra, Jaume; Rufat i Lamarca, Josep; Villar Mir, Josep Ma.; Martínez Casasnovas, José Antonio; Pascual Roca, MiquelLa gestión del cultivo del olivo, particularmente en condiciones superintensivas, es clave para alcanzar la productividad y la calidad del aceite necesarias para mantener las expectativas económicas de las explotaciones. En este sentido, los sensores LiDAR (Light Detection And Ranging) pueden aportar la información necesaria para cuantificar las características geométricas y estructurales del dosel foliar de las plantaciones. El presente trabajo se ha realizado en una plantación comercial superintensiva de olivo, variedad “Arbequina”, en la que se diseñó un experimento con diferentes dosis de nitrógeno y de riego (desde condiciones deficitarias en diferentes períodos hasta riego completo), cruzado con dosis de N subóptimas y suficientes. Los resultados obtenidos del análisis LiDAR permiten estimar adecuadamente el volumen de los árboles y la porosidad del dosel, pudiendo relacionar estos indicadores con diversos e importantes atributos cuantitativos (producción, crecimiento vegetativo y frondosidad del seto), y cualitativos del aceite obtenido (MUFA, PUFA, estabilidad, polifenoles y esteroles).
- ItemOpen AccessAplicaciones de la teledetección en la caracterización de frutales y en la fertilización de cultivos extensivos(2021) Martínez Casasnovas, José Antonio; Arnó Satorra, Jaume; Daniele, Elisa; Escolà i Agustí, Alexandre; Sandonís Pozo, Leire; Llorens Calveras, Jordi; Rosell Polo, Joan Ramon; Uribeetxebarria Alonso de Armiño, Asier
- ItemOpen AccessApple size estimation using photogrammetry-derived 3D point clouds(2022) Gené Mola, Jordi; Sanz Cortiella, Ricardo; Rosell Polo, Joan Ramon; Escolà i Agustí, Alexandre; Gregorio López, EduardIn-field fruit monitoring at different growth stages provides important information for farmers. Recent advances have focused on the detection and location of fruits, although the development of accurate fruit size estimation systems is still a challenge that requires further attention. The present work proposes a novel methodology for in-field measurement of spherical fruits using SfMMVS- based point clouds and considering different percentages of fruit occlusions.
- ItemOpen AccessAssessment of different N treatments in Hedgerow Almond Orchards by means of LiDAR point clouds(2022) Sandonís Pozo, Leire; Llorens Calveras, Jordi; Escolà i Agustí, Alexandre; Arnó Satorra, Jaume; Pascual Roca, Miquel; Martínez Casasnovas, José AntonioMonitoring of canopy status in fruit tree orchards allows better decisions in the canopy management, such as pruning or fertirrigation. LiDAR is an effective tool to acquire accurate 3D geometric and structural data, such as height, width, volume or canopy porosity, among others. In the present work, a super-intensive almond orchard (Prunus Dulcis) with 8 different N treatments (N50, N100, N150, NStop: N100 only in Fase I and with and without DMPSA nitrification inhibitor in 24 rows and 3 blocks, was scanned during three years (2019-21) in two different vegetative stages (after spring pruning and before harvesting) by means of a terrestrial LiDAR scanner. Canopy parameters such maximum height and width, cross section and porosity were summarized from the LiDAR 3D point cloud every 0.5 m along the almond tree hedgerows. A repeated measure mixed statistical model was applied to each parameter in order to assess the effect of the N treatments. The adjusted R2 ranged from 0.73 of the canopy width to 0.83 of the porosity. Canopy parameters and their main interactions with the different treatments were significantly differentiated. The N100+DMPSA treatment was the one favoring higher canopy development (higher cross sections and widths, and less porosity), while the NStop+DMPSA treatment was related to lower canopy development and higher porosity.
- ItemOpen AccessFruit detection and 3D location using instance segmentation neural networks and SfM photogrammetry(2020) Gregorio López, Eduard; Sanz Cortiella, Ricardo; Rosell Polo, Joan Ramon; Morros Rubió, Josep Ramon; Ruiz Hidalgo, Javier; Vilaplana Besler, Verónica; Gregorio López, EduardThe development of remote fruit detection systems able to identify and 3D locate fruits provides opportunities to improve the effi-ciency of agriculture management. Most of the current fruit detec-tion systems are based on 2D image analysis. Although the use of 3D sensors is emerging, precise 3D fruit location is still a pending issue. This work presents a new methodology for fruit detection and 3D location, combining the use of instance segmentation neu-ral networks and Structure-from-Motion (SfM) photogrammetry.
- ItemOpen AccessFruit detection and sizing using photonic sensors and artificial intelligence(2022) Gené Mola, Jordi; Gregorio López, Eduard; Sanz Cortiella, Ricardo; Escolà i Agustí, Alexandre; Rosell Polo, Joan Ramon
- ItemOpen AccessLow-cost terrestrial photogrammetry for orchard sidewards 3D reconstruction(2023) Martínez Casasnovas, José Antonio; Rosell Tarragó, Miquel; Rosell Polo, Joan Ramon; Sanz Cortiella, Ricardo; Gregorio López, Eduard; Gené Mola, Jordi; Arnó Satorra, Jaume; Plata Moreno, José Manuel; Escolà i Agustí, Alexandre
- ItemOpen AccessManejo de malas hierbas bajo la línea del viñedo mediante acolchados orgánicos y su efecto sobre el vigor del cultivo(Sociedad Española de Ciencias Hortícolas, 2022) Cabrera Pérez, Carlos; Llorens Calveras, Jordi; Escolà i Agustí, Alexandre; Royo-Esnal, Aritz; Recasens i Guinjuan, JordiEn una parcela de viñedo de Raimat (Lleida) cv. ‘Chardonnay’ se estudió, durante la campaña 2019, el efecto de cuatro estrategias de manejo de malas hierbas bajo las cepas: 1) laboreo con intercepas, 2) pases de segadora, 3) acolchado de cáscaras de almendra y 4) acolchado de astillas de pino. Además de la presencia de malas hierbas bajo la línea, se estimó, en nueve cepas distintas y para cada manejo, la longitud de los sarmientos, el potencial hídrico de tallo, el rendimiento y el peso de poda. A su vez, en el mes de julio y agosto se escaneó la parcela con un escáner láser móvil terrestre equipado con sensores LiDAR para la medición del dosel foliar como indicador de vigor. La presencia de malas hierbas fue significativamente menor en los acolchados que en los otros manejos coincidiendo también con diferencias significativas en los otros parámetros. Con acolchados las cepas mostraron mayores valores de longitud de sarmientos, rendimiento, peso de poda y mejor estado hídrico. El sistema basado en LiDAR confirmó estas diferencias a nivel de dosel foliar. Los resultados demuestran que el uso de acolchados orgánicos permite reducir la presencia de malas hierbas y favorecer el vigor de las cepas.
- ItemOpen AccessMetodología para el análisis de los errores y validación de nubes de puntos 3D obtenidas en campo para la caracterización de la arquitectura de árboles frutales(2021) Lavaquiol Colell, Bernat; Llorens Calveras, Jordi; Sanz Cortiella, Ricardo; Gené Mola, Jordi; Arnó Satorra, Jaume; Gregorio López, Eduard; Escolà i Agustí, AlexandreEl estudio de la estructura de la planta (índice de área foliar, porosidad del dosel, densidad foliar, arquitectura leñosa y sistema de entrenamiento) y de su geometría (tamaño, forma y volumen) es básico para realizar un manejo óptimo del cultivo. Antes de la introducción de los sensores 3D, la caracterización precisa de cultivos en 3D era una tarea muy laboriosa que resultaba inviable en grandes cultivos comerciales. Sin embargo, la introducción de nuevos sensores 3D ha supuesto una oportunidad para realizar esta tarea de una forma relativamente sencilla y rápida. Antes de utilizar un sistema de escaneo 3D para caracterizar el dosel, es fundamental conocer su error de medición o precisión. En esta investigación proponemos una metodología para evaluar la precisión de los sensores LiDAR comparando las nubes de puntos 3D basadas en LiDAR con un modelo digital de Ground-Truth (DGT) generado mediante la aplicación de técnicas de fotogrametría. La nube de puntos 3D de la DGT se obtuvo a partir de 288 fotografías de la escena que incluye el árbol Ground-Truth (Malus domestica Bork). La nube de puntos resultante tiene un sesgo de - 0,15 mm de diámetro y 0,05 mm de longitud, por lo que se puede considerar que la DGT representa fielmente la realidad. Este DGT es utilizado posteriormente para validar la nube de puntos generada por un sistema mobile terrestrial laser scanner (MTLS) compuesto por un sensor VLP-16 Velodyne LiDAR sincronizado con un sistema de posicionamiento GNSS-RTK. El MTLS se condujo a velocidades de 0,14 m/s y 0,55 m/s. Se obtuvo un error promedio de 4,3 cm y 4,4 cm, respectivamente. El número de puntos obtenidos a 0,14 m/s fue de 50 051 puntos y a 0,55 m/s de 12 503 puntos. A pesar de tener un error de medición bajo cuando se escanea a ambas velocidades, se obtiene una densidad de puntos óptima cuando se escanea a 0,14 m/s y pobre cuando se escanea a 0,55 m/s. De estos resultados se concluye que el error obtenido con el sensor Velodyne VLP-16 se considera aceptable en aplicaciones agronómicas.
- ItemOpen AccessPlanetScope Vegetation Indices to Estimate UAV and LiDAR-derived Canopy Parameters in a Super-Intensive Almond Orchard(2022) Sandonís Pozo, Leire; Plata Moreno, José Manuel; Llorens Calveras, Jordi; Escolà i Agustí, Alexandre; Pascual Roca, Miquel; Martínez Casasnovas, José AntonioThe continuous monitoring of geometric and structural parameters is a key aspect in sustainable and accurate orchard management. Although LiDAR and UAV photogrammetry are widely used to measure canopy architecture, there is still a gap to bridge in the development of software to process this information. The present work tries to estimate the maximum height and width in a hedgerow fruit tree orchard from PlanetScope vegetation indices (NDVI and GNDVI). To analyze the correspondence between geometric parameters and the vegetation indices, LiDAR and UAV point clouds were acquired on two 2021 dates in a super-intensive almond orchard: after mechanical pruning (June) and before harvesting (September). The 3D point clouds were summarized every 0.5 m and the maximum width and height along the rows were calculated and interpolated by means of block kriging to the pixel centroids of the PlanetScope image. These maps were later classified using a k means algorithm in two classes. Results indicate that the NDVI was the best performing index in estimation of maximum height and width on the two analyzed dates. GNDVI obtained its best results in September, when vegetation was fully developed. In conclusion, these vegetation indices could be useful for monitoring canopy geometry in this type of orchard, in particular to decide about pruning intensity.
- ItemOpen AccessR software code to process and extract information from 3D Lidar point clouds(2019) Llorens Calveras, Jordi; Cabrera Pérez, Carlos; Escolà i Agustí, Alexandre; Arnó Satorra, JaumeIn the process of electronic canopy characterization, it is necessary to process efficiently point clouds obtained by means of sensors or other capturing information systems. These point clouds may have different origin but they define the main structural characteristics of the scanned crop. For this reason, a fast, easy-to-configure and precise methodology is necessary to extract such information. The work presented in this poster defines the main features of a procedure carried out with R Software code.
- ItemOpen AccessUncertainty analysis of a LiDAR-based MTLS point cloud using a high-resolution ground-truth(2023) Lavaquiol Colell, Bernat; Llorens Calveras, Jordi; Sanz Cortiella, Ricardo; Arnó Satorra, Jaume; Escolà i Agustí, AlexandreThe study of plant geometry is crucial to design specific management by providing the optimal quantities of nutrients, fertilizers, pesticides and irrigation rates. Before the advent of the first 3D characterization systems, it was very laborious to obtain accurate commercial scale 3D crop data. Nowadays, there are sensing systems which allow 3D canopy characterization to be performed in a relatively simple and fast way. LiDAR (light detection and ranging) sensors have been widely used in agriculture. When 3D scanning techniques are used, it is essential to be aware of the total measurement error. One of the limitations when using real data is the absence of ground-truth (GT) to compare the obtained measurements . In a previous research [1], validated a high-resolution 3D point cloud on an actual defoliated tree obtained from RGB images and stereo-photogrammetry techniques. This accurate 3D point cloud can be used as digital ground-truth (DGT) to validate 3D LiDAR point. The accuracy of the scanning system includes the errors committed by the sensor, the positioning system (GNSS), the data acquisition set up, the point cloud generation algorithms and the georeferentiation of the DGT.