Francisca López Granados

Francisca López Granados

Agricultura de Precisión y Teledetección (I)
Los objetivos generales de las investigaciones que desarrolla están dirigidos a la optimización del uso de agroquímicos con estrategias de Agricultura de Precisión. En sus proyectos de Investigación (7FP: RHEA; 7FP: TOAS; Plan Nacional: AGL; Fondos Tecnológicos: RECUPERA2020) colabora con Empresas e Instituciones Nacionales e Internacionales (más información: imaPing, RHEA Project y TOAS Project)  para el desarrollo de una flota de robots inteligentes (aéreos y terrestres) dotados de sensores y algoritmos de decisión capaces de minimizar el uso de herbicidas, reduciendo costes y maximizando la calidad y la seguridad alimentaria de los cultivos.

Sus áreas principales de trabajo son: 1) Caracterización de la variabilidad espacial de factores bióticos y abióticos (malas hierbas, cosecha, fertilización) para la prescripción de aplicaciones localizadas, 2) Espectrorradiometría de cultivos y malas hierbas: Librerías Espectrales, Modelización Multivariante de datos espectrales tomados “on-ground” y remotos, 3) Análisis Discriminante y Redes Neuronales, 4) Aplicaciones de Teledetección a imágenes procedentes de Satélites de alta resolución espacial y de Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV) dotados con sensores con rango visible y visible + infrarrojo cercano para discriminación de malas hierbas y otras variables agronómicas en cultivos, y 5) Desarrollar y Evaluar procedimientos OBIA (Object-Based Image Analysis) para cartografía de variables agronómicas en cultivos herbáceos y leñosos.

P. González-de-Santos, A. Ribeiro, C. Fernández-Quintanilla, F. López-Granados, M. Brandstoetter, S. Tomic, S. Pedrazzi, A. Peruzzi, G. Pajares, G. Kaplanis, M. Pérez-Ruiz, C. Valero, J. del Cerro, M. Vieri, G. Rabatel y B. Debilde. 2017. Fleets of robots for environmentally-safe pest control in agriculture. Precision Agriculture. doi:10.1007/s11119-016-9476-3. Descarga este artículo

F. López-Granados, J. Torres-Sánchez, A.I. de Castro, A. Serrano-Pérez, F.J. Mesas-Carrascosa y J.M. Peña. 2016. Object-based early monitoring of a grass weed in a grass crop using high resolution UAV imagery. Agronomy for Sustainable Development, 36(4): paper 67. doi:10.1007/s13593-016-0405-7. Descarga este artículo

F. López-Granados, J. Torres-Sánchez, A. Serrano-Pérez, A.I. de Castro, F.J. Mesas-Carrascosa y J.M. Peña. 2016. Early season weed mapping in sunflower using UAV technology: variability of herbicide treatment maps against weed thresholds. Precision Agriculture, 17(2): 183–199. doi:10.1007/s11119-015-9415-8. Descarga este artículo

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J. M. Peña-Barragán, J. Torres-Sánchez, A. Serrano-Pérez, A. I. De-Castro y F. López-Granados. 2015. Quantifying efficacy and limits of Unmanned Aerial Vehicle (UAV) technology for weed seedling detection as affected by sensor resolution. Sensors, 15: 5609-5626. doi:10.3390/s150305609 (open access). Descarga este artículo

I. L. Castillejo-González, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito, F. J. Mesas-Carrascosa y F. López-Granados. 2014. Evaluation of pixel- and object-based approaches for mapping wild oat (Avena sterilis) weed patches in wheat fields using QuickBird imagery for site-specific management. European Journal of Agronomy, 59: 57-66. doi: 10.1016/j.eja.2014.05.009.

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2017

 

P. González-de-Santos, A. Ribeiro, C. Fernández-Quintanilla, F. López-Granados, M. Brandstoetter, S. Tomic, S. Pedrazzi, A. Peruzzi, G. Pajares, G. Kaplanis, M. Pérez-Ruiz, C. Valero, J. del Cerro, M. Vieri, G. Rabatel y B. Debilde. 2017. Fleets of robots for environmentally-safe pest control in agriculture. Precision Agriculture. doi:10.1007/s11119-016-9476-3


 

2016

 

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2015

 

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P. A. Gutiérrez-Peña, F. López-Granados, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito, M. T. Gómez-Casero y C. Hervás-Martínez. 2008. Mapping sunflower yield as affected by Ridolfia segetum patches and elevation by applying evolutionary product unit neural network to remote sensed data. Computers and Electronics in Agriculture, 60: 122-132. doi:10.1016/j.compag.2007.07.011.

 

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2007

 

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J. M. Peña-Barragán, F. López-Granados, M. Jurado-Expósito y L. García-Torres. 2007. Mapping Ridolfia segetum patches in sunflower crop using remote sensing. Weed Research, 47: 164-172. doi:10.1111/j.1365-3180.2007.00553.x.


 

2006

 

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F. López-Granados, M. Jurado-Expósito, J. M. Peña-Barragán y L. García-Torres. 2006. Using remote sensing for identification of late season grass weed patches in wheat. Weed Science, 54: 346-353. doi:10.1043/0043-1745(2006)54[346:URSFIO]2.0.CO;2.

 

J. M. Peña-Barragán, F. López-Granados, M. Jurado-Expósito y L. García-Torres. 2006. Spectral discrimination of Ridolfia segetum and sunflower as affected by phenological stage. Weed Research, 46: 10-21. doi: 10.1111/j.1365-3180.2006.00488.x.


 

2005

 

F. López-Granados, M. Jurado-Expósito, J. M. Peña-Barragán y L. García-Torres. 2005. Using geostatistical and remote sensing approaches for mapping soil properties. European Journal of Agronomy, 23: 279-289. doi:10.1016/j.eja.2004.12.003.

 

M. Jurado-Expósito, F. López-Granados, J. L. González-Andújar y L. García-Torres. 2005. Characterizing population growth rate of Convolvulus arvensis L. in wheat-sunflower no-tillage systems. Crop Science, 45: 2106-2112. doi:10.2135/cropsci2004.0502.

Generación de mapas de variables agro-forestales mediante Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV) ver pdf adjunto de oferta tecnológica Grupo IMAPING.

  • Profesora Curso Aplicación de Aviones no Tripulados (UAV) en el ámbito agroforestal. Curso de Extensión Universitaria de la Universidad de Córdoba.
  • Profesora Curso Experto en Sanidad Vegetal para asesores en gestión integrada de plagas.Innovaciones en el diagnóstico y manejo integrado de enfermedades, plagas y malas hierbas de cultivos y masas forestales“. Curso de Título Propio de la Universidad de Córdoba.

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