Comunicacions a congressos (Grup de Recerca en AgròTICa i Agricultura de Precisió)
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Recent Submissions
- 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.
- 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 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 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 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.
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