Conteo de plantas de girasol en cultivos en hileras a partir de imágenes UAV

Las imágenes capturadas por UAV o drones se han vuelto muy útiles durante la última década en la agricultura de precisión, dada su practicidad y su bajo costo. Sin embargo, todavía queda mucho por explorar, actualmente el INTA realiza el conteo de plantas de girasol de forma manual sobre imágenes UAV pero no cuentan con una tecnología que les permita hacerlo de forma automática. En éste trabajo se propone una metodología compuesta por un conjunto de algoritmos para el conteo automático de plantas de girasol en cultivos en hileras a partir de imágenes UAV. Primero se realiza la segmentación de los objetos de plantas de girasol para separarlos del fondo utilizando el índice de vegetación ExG y el método de umbralamiento de Otsu, seguido de mejoras mediante operaciones moforlógicas a la máscara obtenida. Luego, se detecta la orientación de las hileras utilizando la imagen de autocorrelación de la máscara y se rota la imagen para que las hileras de los cultivos queden en forma horizontal. El tercer paso consiste en la detección de las hileras y el etiquetado de objetos de plantas de girasol que componen las mismas. Por último se estima la cantidad de plantas de girasol mediante regresión lineal. Para ello se entrenaron modelos utilizando las características de tamaño y forma de los objetos, tales como el área, el perímetro y la compacidad, que son calculadas a partir de un conjunto de coordenadas de plantas generado manualmente sobre un ortomosaico con plantas de girasol en el estadio 19 DDE. Para la detección de objeto de plantas de girasol se obtuvo una precision y recall de 0.95 y 0.94, respectivamente. En la etapa de testeo se obtuvieron valores de R2 de 0.96 para el conjunto de coordenadas de plantas y de 0.86 para el conteo realizado por el INTA. También se testeó en el estadio de crecimiento 27 DDE, cuando las plantas son más grandes y complejas, y se obtuvieron valores de R2 de hasta 0.80. La metodología propuesta resultó ser eficiente para el conteo de plantas de girasol, por lo que podemos imaginar un futuro prometedor, en el campo de la agricultura de precisión, para las tecnologías que combinen imágenes UAV con técnicas de procesamiento digital e inteligencia artificial.