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dc.contributor.advisorBeltrán Castañón, César Armando
dc.contributor.authorMelgarejo Román, Lucía Alejandraes_ES
dc.date.accessioned2017-03-09T22:08:54Zes_ES
dc.date.available2017-03-09T22:08:54Zes_ES
dc.date.created2015es_ES
dc.date.issued2017-03-09es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/8145
dc.description.abstractEl presente proyecto de fin de carrera busca presentar un aporte al campo de la agricultura de precisión, el cual tiene como propósito aplicar y desarrollar nuevos mecanismos tecnológicos para optimizar las tareas involucradas en la agricultura. Una de las herramientas dentro de la agricultura de precisión es la percepción remota, con la cual se pueden obtener imágenes de los campos de cultivo a gran altura, permitiendo la identificación de características que no son fácilmente visibles cuando se está al nivel del suelo. Las imágenes capturadas mediante la percepción remota son empleadas por diversos especialistas en la interpretación de determinados índices de vegetación, cuyos resultados ayuden a facilitar y mejorar las tareas del agricultor. La captura de dichas imágenes es obtenida a través de sensores remotos colocados en satélites, aviones y actualmente, el uso de vehículos aéreos no tripulados (Unmanned Aerial Vehicle – UAV) ha sufrido un considerable incremento. Sin embargo se presentan algunos inconvenientes con respecto al procesamiento de las imágenes adquiridas por los UAVs. En primer lugar debido a la necesidad de monitoreo constante, es necesario que los UAVs sobrevuelen la zona a tratar periódicamente, generando una gran cantidad de imágenes de una misma zona a tratar en diferentes periodos de tiempo, resultando que en cada captura las imágenes de la misma zona presentan distintas características: traslación y rotación espacial (considerando un punto de referencia fijo) e iluminación. En segundo lugar, debido a la necesidad de determinación de parámetros de vegetación, temperatura, humedad, entre otros, es necesaria la obtención de imágenes con cámaras que trabajen en diferentes bandas del espectro electromagnético (bandas de color azul, rojo, verde e infrarrojo). En algunas ocasiones una sola cámara no trabaja en todas las bandas del espectro por lo que se requiere colocar más de una cámara en el UAV, con el resultado de que las imágenes capturadas de una misma zona no están alineadas espacialmente debido a la posición de las cámaras en el UAV. De este modo se hace necesario de algún método que permita la alineación de las imágenes capturadas por los UAVs, ya sea que estas provengan de diferentes puntos de vista o de diferentes sensores, para una misma zona a tratar. Al procedimiento requerido para la alineación de dos o más imágenes de un mismo objeto de interés se le conoce como registro de imágenes.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses_ES
dc.subjectProcesamiento de imágenes digitaleses_ES
dc.subjectImágenes--Vehículos aéreos no tripuladoses_ES
dc.titleRegistro automático de imágenes digitales de campos de cultivo aplicada a la agricultura de precisión con vehículos aéreos no tripuladoses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameIngeniero Informáticoes_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Informáticaes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
renati.advisor.dni29561260
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0173-4140es_ES
renati.discipline612286es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES


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