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dc.contributor.authorCubero, Sergio
dc.contributor.authorLópez, Santiago
dc.contributor.authorAleixos, Nuria
dc.contributor.authorAlegre, Vicente
dc.contributor.authorRey, Beatriz
dc.contributor.authorRuiz, Carlos
dc.contributor.authorAguilar, Enrique
dc.contributor.authorBlasco, José
dc.contributor.editorGarcía-Ramos, F. Javier
dc.date.accessioned2020-05-21T16:36:21Z
dc.date.available2020-05-21T16:36:21Z
dc.date.issued2019es
dc.identifier.citationCubero, S., López, S., Aguilar, E., Ruiz, C., Aleixos, N., Rey, B., & Alegre, V. (2019). XF-ROVIM, un robot para la detección de enfermedades en campo mediante teledetección. Aplicación a la detección de Xylella fastidiosa; en: García-Ramos, F. Javier; Martín-Ramos, P. (Ed.). Proceedings of the 10th Iberian Agroengineering Congress. Huesca, Spain: Universidad de Zaragoza, pp 1096-1101.es
dc.identifier.isbn978-84-16723-79-9
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11939/6459
dc.description.abstractSe ha desarrollado un robot flexible y económico, fácil de transportar y capaz de embarcar equipos de teledetección, con el objetivo de inspeccionar cultivos arbóreos en el marco del proyecto H2020 XF-ACTORS, financiado por la UE (#727987). El robot XF-ROVIM se maneja por control remoto y se impulsa gracias a dos motores eléctricos. Permite equipar dos cámaras réflex (una modificada para imágenes BNDVI), una cámara multiespectral (ocho bandas entre 550 y 850 nm), una cámara hiperespectral de barrido (rango 400 - 1000 nm) y una cámara térmica. Además, se ha montado un escáner LiDAR 2D para obtener características estructurales tridimensionales de los árboles, un receptor GNSS para geolocalizar las imágenes y datos obtenidos, y una unidad de medida inercial (IMU) para corregir los datos capturados por el LiDAR influenciados por las irregularidades del terreno.Se ha utilizado para detectar olivos infectados por Xylella fastidiosa mediante teledetección en una parcela potencialmente afectada en la región de Lecce (sur de Italia). El robot recorrió el cultivo monitorizando las cuatro caras de cada árbol (más de 400 árboles) con cámaras (más de 35000 imágenes) y la información LiDAR. Los datos ya analizados se pueden visualizar sobreimpresos en el mismo campo utilizando la aplicación Google Earth®.es
dc.language.isoeses
dc.publisherEscuela Politécnica Superior. Universidad de Zaragozaes
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.subjectVisión por computadores
dc.subjectImagen espectrales
dc.subjectAgricultura de precisiónes
dc.subjectLiDARes
dc.titleXF-ROVIM, un robot para la detección de enfermedades en campo mediante teledetección. Aplicación a la detección de Xylella fastidiosaes
dc.typeconferenceObjectes
dc.authorAddressInstituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), Carretera CV-315, Km. 10’7, 46113 Moncada (Valencia), Españaes
dc.entidadIVIACentro de Agroingenieríaes
dc.identifier.doi10.26754/c_agroing.2019.com.3474es
dc.identifier.urlXF-ROVIM, un robot para la detección de enfermedades en campo mediante teledetección. Aplicación a la detección de Xylella fastidiosaes
dc.page.final1101es
dc.page.initial1096es
dc.placePublicationHuescaes
dc.relation.conferenceNameX Congreso Ibérico de Agroingeniería-X Congresso Ibérico de Agroengenhariaes
dc.relation.conferencePlaceHuesca (Spain)es
dc.source.typeelectronicoes
dc.subject.agrisN01 Agricultural engineeringes
dc.subject.agrovocXylella fastidiosaes


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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
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