TELEDETECCIÓN  APLICADA  A AGRICULTURA DE  PRECISIÓN  Y MALHERBOLOGÍA

PROYECTOS

  • Título: Avanzando en la Transformación Digital y Optimización de la Productividad Agrícola: Integración de Información Espectral y Arquitectura (Acrónimo: PRODIGIA). Entidad financiadora: PID2020-113229RB-C44 (MICINN). Entidades participantes: IAS/CSIC – Univ. Córdoba (ETSIAM) – IFAPA (Cabra-Córdoba). Fecha de inicio/ finalización: 10/2021 – 10/2024.Investigadora principal 1: Dra. Francisca López Granados (IAS-CSIC). Investigador principal 2: Dr Francisco Javier Mesas Carrascosa (ETSIAM-UCO).
  • Título: Intregrando Tecnologías UAV y Aprendizaje Automático: aplicación en seguimiento fenológico de cultivos y uso eficiente de inputs. Entidad financiadora: 202040E230. (PIE-Intramural Especial-CSIC). Entidades participantes: IAS/CSIC. Fecha de inicio/ finalización: 08/2019 – 12/2021. Investigadora principal: Dra. Francisca López Granados
  • Título: Generación de un protocolo tecnológico multidisciplinar para la monitorización integral de cultivos. Entidad financiadora: 201940E074 (PIE-Intramural Especial-CSIC). Entidades participantes: IAS/CSIC. Fecha de inicio/ finalización: Junio, 2019 – Junio, 2020. Investigadora principal: Dra. Francisca López Granados
  • Título: Automatización de análisis de imágenes UAV para una gestión sostenible de fitosanitarios en cultivos de cereales y leñosos (Acrónimo: AiGeFit). Entidad financiadora: AGL2017-83325-C4-4-R (MICINN). Entidades participantes: IAS/CSIC – Univ. Córdoba – IFAPA (Cabra) – IFAPA (Córdoba). Fecha de inicio/ finalización: 2018 / 2020. Investigadora principal: Dra. Francisca López Granados
  • Título: Cartografía de parámetros geométricos en cultivos leñosos mediante imágenes de vehículos aéreos no tripulados: optimización de aplicaciones foliares de fitosanitarios. Entidad financiadora: 201840E002 (PIE-Intramural Especial-CSIC). Entidades participantes: IAS/CSIC. Fecha de inicio/ finalización: Enero, 2018 – Julio, 2020. Investigadora principal: Dra. Francisca López Granados
  • Título: Arquitectura y monitorización de cultivos leñosos mediante imágenes procedentes de vehículos aéreos no tripulados para una gestión sostenible de agroquímicos. Entidad financiadora: 201640E034 (PIE-Intramural Especial-CSIC). Entidades participantes: IAS/CSIC. Fecha de inicio/ finalización: 2016 / 2017. Investigadora principal: Dra. Francisca López Granados
  • Título: Desarrollo y Evaluación de tecnologías basadas en UAV y OBIA para la detección de malas hierbas y optimizar su gestión. Entidad financiadora: MINECO, AGL2014-52465-C4-4-R. Entidades participantes: IAS/CSIC, UCO y Universidad de Cornell (EEUU). Fecha de inicio/ finalización: Enero 2015 / Diciembre 2017. Investigadores principales: Dra. Francisca López Granados y Dr. José Manuel Peña Barragán
  • Título: Proyecto RECUPERA 2020, Monitorización de cultivos y malas hierbas mediante tecnologías aéreas con sensores en infrarrojo para la mejora de la gestión agrícola. Entidad financiadora: Acuerdo CSIC-MINECO- FEDER / Encomienda de gestión. Entidades participantes: IAS/CSIC y 8 centros-CSIC más localizados en Andalucía. Fecha de inicio/ finalización: Enero 2014 / Diciembre 2015. Investigadora principal: Dra. Francisca López Granados. http://www.recupera2020.csic.es/es/centros-investigacion/instituto-agricultura-sostenible-cordoba
  • Título: Improvement of high resolution multispectral and thermal images acquired from Unmanned Aerial Vehicles (UAV) for field high-throughput phenotyping: application to drought response of perennial plants (apple trees) on the Diaphen scientific platform and professional experimental stations. Entidad financiadora: CIRAD, INRA & Montpellier SupAgro (Francia). Ref.: HiRIFAP- CfP 2012-02. Entidades participantes: SupAgro, Ctifl, IRSTEA (UMR TETIS) (Francia) & IAS-CSIC (Córboba) (España). Fecha de inicio/ finalización: 2013 / 2015. Investigadores principales: Dr. Jean Luc Regnard, Montpellier SupAgro (Francia), Dra. Francisca López Granados & Dr. José M.Peña Barragán (España, Steering Commitee)
  • Título: Regresión logística con covariables obtenidas mediante aprendizaje híbrido de Redes Neuronales de Unidades Producto: aplicaciones al análisis de eficiencia y de medidas de condicionalidad en cultivos andaluces (NEMO-AVACO). Entidad financiadora: Proyecto de Excelencia, Consejería Innovación, Ciencia y Empresa, Junta Andalucía. Entidades participantes: IAS/CSIC y Departamento de Análisis Numérico de la Universidad de Córdoba. Fecha de inicio/ finalización: 2012 / 2014. Investigador principal: Dr. César Hervás Martínez (Facultad de Informática, Universidad de Córdoba)
  • Título: Teledetección de plántulas de malas hierbas mediante imágenes de vehículos aéreos no tripulados para su aplicación en control localizado. Entidad financiadora: MICINN, CICYT-AGL-2011-30442-CO2-01. Entidades participantes: IAS/CSIC y Universidad de Córdoba. Fecha de inicio/ finalización: 2011 / 2014. Investigadora principal: Dra. Francisca López Granados
  • Título: Detección temprana de malas hierbas para su control localizado: aplicaciones y perspectivas de uso de vehículos no tripulados. Entidad financiadora: MICINN, CICYT-AGL-2011-30442-CO2-00. Entidades participantes: IAS/CSIC, Universidad de Córdoba, Centro de Automática y Robótica, y Universidad Complutense de Madrid (Proyecto Coordinado). Fecha de inicio/ finalización: 2011 / 2014. Investigadora Coordinadora: Dra. Francisca López Granados
  • Título: TOAS Project: New remote sensing technologies for optimizing herbicide applications in weed-crop systems. Entidad financiadora: European Union programme, 6 FP7-PEOPLE-2011-CIG: Marie-Curie Action: “Career Integration Grants”, Project Scientific panel ENV: Environment and Geosciences. Entidades participantes: IAS/CSIC. Fecha de inicio/ finalización: 2011 / 2015. Investigador principal: Dr. José Manuel Peña-Barragán. Coordinadora Científica: Dra. Francisca López-Granados Website: TOAS Project
  • Título: Avances en el Procesamiento Automático de Imágenes Remotas para Potenciar sus Usos en Agricultura. Entidad financiadora: MICINN-AGL 2010-15506. Entidades participantes: IAS-CSIC y Universidad de Córdoba. Fecha de inicio/ finalización: 2011 / 2013. Investigador principal: Dr. Luis García Torres
  • Título: Robot Fleet for Highly Effective Agriculture and Forestry Management (R.H.E.A.). Entidad financiadora: FP7-NMP-2009-Large-3 Unión Europea. Referencia: CP-IP, 245986-2 (NMP: Nanosciences, Nanotechnologies, Materials and New Production Technologies). Entidades participantes: IAS-CSIC y otros 16 partners Países Implicados: España (CSIC: Instituto de Automática Industrial-Arganda-Madrid, IAS (Instituto de Agricultura Sostenible), Instituto de Ciencias Agrarias-Madrid; Universidad Politécnica de Madrid: ETS Ingenieros Agrónomos, ETS Ingenieros Industriales; Universidad Complutense de Madrid: Facultad de Matemáticas; Empresa SAP-Soluciones Agrícolas de Precisión S.L.); Suiza (Empresa Bluebotics S.A., Empresa Cyberbotics Ltd); Austria (Empresa CogVis GMBH, Empresa Forschungszentrum Telekommunikation Wien TD); Grecia (Empresa Tropical); Italia (Università di Pisa, Università degli Studi di Firenza); Alemania (Empresa AirRobot GMBH and Co. KG); y Francia (CEMAGREF, Empresa Case New Holland France S.A.) Fecha de inicio/ finalización: 2010 / 2013. Investigadora principal: Dra. Francisca López Granados
  • Título: Potenciación de actividades docentes e investigadoras en Geomática Aplicada a la agricultura entre las Universidades de Concepción (Chile) y Córdoba (España). Entidades financiadoras: Acciones Integradas para el Fortalecimiento Institucional (A.E.C.I.); Secretaría de Estado de Cooperación Internacional, Programas de Cooperación Interuniversitaria e Investigación Científica Referencia: D/016503/08. Entidades participantes: Universidad de Concepción (Chile), Universidad de Córdoba, IAS-CSIC-Córdoba. Fecha de inicio/ finalización: 2009 / 2010. Investigador principal en España: Dr. Alfonso García-Ferrer. Investigador principal en Chile: Dr. Erick Manuel Zagal Venegas
  • Título: Regresión logística con covariantes obtenidas mediante aprendizaje híbrido de Redes Neuronales de Unidades Producto: aplicaciones al análisis de eficiencia y de medidas de condicionalidad en cultivos andaluces (REGLOG-NEURONAL). Entidad financiadora: Proyecto de Excelencia, Consejería Innovación, Ciencia y Empresa, Junta Andalucía Referencia: P08-TIC-3745. Entidad participante: IAS/CSIC- Departamento de Análisis Numérico de la Universidad de Córdoba. Fecha de inicio/ finalización: 2009 / 2011. Investigadores principales: Dr. César Hervás Martínez (UCO) / Dra. Francisca López Granados (IAS-CSIC)
  • Título: Discriminación de infestaciones de malas hierbas crucíferas en cultivos anuales con imágenes de alta resolución espacial mediante el desarrollo y evaluación de algoritmos basados en píxeles, objetos y redes neuronales para su control de precisión. Referencia: MEC, AGL08-04670-CO3-03. Entidades participantes: IAS-CSIC y Universidad de Córdoba. Fecha de inicio/ finalización: 2009 / 2011. Investigadora principal: Dra. Francisca López Granados
  • Título: Inferencia no paramétrica en modelos de regresión escalares y funcionales con dependencia espacial y/o temporal. Aplicaciones medioambientales y agronómicas. Referencia: PGIDIT07 PXIB105259PR. Entidades participantes: IAS-CSIC y Universidad de La Coruña. Fecha de inicio/ finalización: 2007 / 2010. Investigadores principales: Dr. Germán Aneiros Pérez (Univ. La Coruña) / Dra. Francisca López Granados (IAS-CSIC)
  • Título: Aplicación de teledetección con imágenes satélite de alta resolución espacial para el manejo localizado de malas hierbas con tecnología de Agricultura de Precisión a escala comarcal. Referencia: MEC, CSIC-Proyectos Intramurales Especiales 200740/008. Entidades participantes: IAS-CSIC. Fecha de inicio/ finalización: 2007 / 2008. Investigadora principal: Dra. Montserrat Jurado Expósito
  • Título: Automatización de los procesos de análisis de imágenes remotas de alta resolución espacial para su adaptación a estrategias de Agricultura de Precisión. Referencia: MEC, AGL 2007-60926/AGR. Entidades participantes: IAS-CSIC y Universidad de Córdoba. Fecha de inicio/ finalización: 2007 / 2010. Investigador principal: Dr. Luis García Torres
  • Título: Inferencia No Paramétrica en modelos de regresión escalares e funcionales baixo dependencia espacial e/ou temporal. Aplicacións Entidad financiadora: Xunta de Galicia. Referencia: PGIDIT07PXIB105259PR. Entidad participante: IAS/CSIC-Univ. de La Coruña. Fecha de inicio/ finalización: 2007 / 2008. Investigadores principales: Dr. Germán Aneiros Pérez (Univ. La Coruña) / Dra. Francisca López Granados (IAS-CSIC)
  • Título: Desarrollo y validación de métodos para la detección de infestaciones de malas hierbas en la rotación trigo-girasol con imágenes satélite de alta resolución espacial. Optimización de su control aplicando agricultura de precisión. Referencia: CICYT, AGL 2005-06180-CO3-02. Entidades participantes: IAS-CSIC y Universidad de La Coruña. Fecha de inicio/ finalización: 2006 / 2008. Investigadora principal: Dra. Francisca López Granados
  • Título: Estrategias metodológicas para la implantación de sistemas de agricultura de precisión. Referencia: MEC, RYC-2004-000789. Entidad participante: IAS-CSIC. Fecha de inicio/ finalización: 2005 / 2007. Investigadora principal: Dra. Montserrat Jurado Expósito
  • Título: Clasificación de cultivos de agricultura mediterránea y sus principales malas hierbas a escala comarcal con imágenes satélite de alta resolución. Su manejo mediante agricultura de precisión. Referencia: CICYT, AGL 2004-01034 / AGR. Entidades participantes: IAS-CSIC y Universidad de Córdoba. Fecha de inicio/ finalización: 2005 / 2007. Investigador principal: Dr. Luis García Torres
  • Título: Manejo de malas hierbas en agricultura de precisión: bases ecológicas, sistemas de detección y desarrollo de tratamientos localizados. Referencia: CICYT, AGL 2002-04468-CO3-02. Entidades participantes: IAS-CISC y Universidad de Córdoba. Fecha de inicio/ finalización: 2003 / 2005. Investigadora principal: Dra. Francisca López Granados

< data-vc-accordion=»» data-vc-container=».vc_tta-container»>TRANSFERENCIA TECNOLÓGICA Y SERVICIOS

Título Global para Actividades de Transferencia y Servicios Científicos.

Monitorización de Cultivos y Zonas Forestales mediante Teledetección. Para obtener más información ver póster haciendo click aquí. v6SPANISH

 

 

Actividades de Transferencia, Contratos Tecnológicos y Servicios Realizados

  • Título: Adquisición imágenes-UAV y Procesamiento Fotogramétrico: parcelas de olivar. Referencia CSIC: 20216947. Entidad solicitante y financiadora del servicio: Universidad de Córdoba. Duración: 10/2021 a 11/2021. IP: Francisca López Granados
  • Título: Detección de racimos y predicción de cosecha en viñedos de uva tinta utilizando imágenes tomadas con Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV). Referencia CSIC: 20203299. Entidad solicitante y financiadora del Servicio: Universidad Pública de Navarra. Duración: 09/2020  a  12/2020. IP: Dra. Francisca López-Granados.
  • Título: Elaboración de análisis imágenes-UAV en ensayos en el marco del proyecto VINOROSADO (campaña 2019). Referencia CSIC: 20202482. Entidad solicitante y financiadora del Servicio: Universidad Pública de Navarra. Duración: 06/2020  a  08/2020. IP: Dra. Francisca López-Granados.
  • Título: Cartografía digital y análisis espectral parcelas almendros infectados de mancha ocre. Referencia CSIC: 20195620. Entidad solicitante y financiadora del servicio: IFAPA-Alameda del Obispo, Córdoba. Duración: 11/2019. IP: Dra. Francisca López-Granados
  • Título: Cartografía aérea-imágenes UAV parcelas almendro: densidad de plantación. Referencia CSIC: 20195619. Entidad solicitante y financiadora del servicio: IFAPA-Alameda del Obispo, Córdoba. Duración: 11/2019. IP: Dra. Francisca López-Granados
  • Título: Adquisición y análisis imágenes-UAV en ensayos de viñedo. Referencia CSIC: 20195031. Entidad solicitante y financiadora del servicio: Universidad Pública de Navarra. Duración: 09/2019 – 11/2019. IP: Dra. Francisca López-Granados.
  • Título: Procesamiento imágenes-UAV ensayo variedades de olivar: evolución de la floración. Referencia CSIC: 20191322. Entidad solicitante y financiadora del servicio: Universidad de Sevilla. Duración: 03/2019. IP: Dra. Francisca López-Granados
  • Título: Mosaicado imágenes-UAV ensayo variedades de olivar: estudio de la porosidad. Referencia CSIC: 20190248. Entidad solicitante y financiadora del servicio: Universidad de Sevilla. Duración: 01/2019. IP: Dra. Francisca López-Granados
  • Título actividad: Adquisición, procesamiento y análisis de imágenes tomadas con Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV) para monitorización de viñedo: cartografía de las hileras de cepas, cubiertas vegetales y malas hierbas. Referencia CSIC: 20190229. Entidad solicitante y financiadora del servicio: Universidad de Lleida. Duración: 01/2019 – 12/2019. IP: Dra. Francisca López-Granados
  • Título: Análisis de imágenes de Vehículo Aéreo No Tripulado: ensayo patrones-olivar. Resultados Arquitectura. Referencia CSIC: 20185728. Entidad solicitante y financiadora del servicio: IFAPA-Alameda del Obispo, Córdoba. Duración: 12/2018. IP: Dra. Francisca López-Granados, CoIP: Dra. Ana I. de Castro-Megías
  • Título: Adquisición de imágenes con Vehículo Aéreo No Tripulado: ensayo de patrones-olivar. Referencia CSIC: 20185650. Entidad solicitante y financiadora del servicio: IFAPA-Alameda del Obispo, Córdoba. Duración: 11/2018. IP: Dra. Francisca López-Granados, CoIP: Dra. Ana I. de Castro-Megías
  • Título: Monitorización parcela pistacho con imágenes tomadas con Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV). Referencia CSIC: 20183318. Entidad solicitante y financiadora del servicio: IFAPA-Alameda del Obispo, Córdoba. Duración: 06/2018. IP: Dra. Francisca López-Granados, CoIP: Dra. Ana I. de Castro-Megías
  • Título: Monitorización parcela almendro con imágenes tomadas con Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV). Referencia CSIC: 20183317. Entidad solicitante y financiadora del servicio: IFAPA-Alameda del Obispo, Córdoba. Duración: 06/2018. IP: Dra. Francisca López-Granados, CoIP: Dra. Ana I. de Castro-Megías

Título: Suministro de 3 imágenes de cultivos en formato digital correspondientes a 2018 procedentes de Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV): girasol, viñedo y olivar. Referencias CSIC: 20182006 y 20182008. Entidad solicitante y financiadora del servicio: Empresa IMASGAL Técnica – Formación online de ingeniería, arquitectura y diseño. Duración: 02/2018 y 03/2018. IP: Dra. Francisca López-Granados

  • Título: Monitorización multitemporal del crecimiento vegetativo de una parcela de viñedo utilizando imágenes tomadas con Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV). Referencia CSIC: 20181584 (UNIV. NAVARRA-DECIVID). Entidad solicitante y financiadora del servicio: Universidad Pública de Navarra. Duración: 01/2018 – 09/2018. IP: Dra. Francisca López-Granados, CoIP: Dra. Ana I. de Castro-Megías
  • Título: Monitorización multitemporal de ensayo de variedades de olivar con imágenes tomadas con Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV). Referencias CSIC: 20170528 y 20180142. Entidad solicitante y financiadora del servicio: Fundación de Investigación de la Universidad de Sevilla. Duración: 01/2017 y 01/2018. IP: Dra. Francisca López-Granados
  • Título: Monitorización multitemporal de parcela olivar con imágenes tomadas con un Vehículo Aéreo No Tripulado (UAV). Entidad solicitante y financiadora del servicio: IFAPA-Alameda del Obispo, Córdoba. Duración: 12/2014 – 04/2015. IP: Dra. Francisca López Granados

PUBLICACIONES CIENTÍFICAS

2022

Jorge Torres-Sánchez, Raúl de la Rosa, Lorenzo León, Francisco M. Jiménez-Brenes, Amal Kharrat, Francisca López-Granados. Quantification of dwarfing effect of different rootstocks in ‘Picual’ olive cultivar using UAV-photogrammetry. Precision Agriculture, 2022, 23: 178-193. http://10.1007/s11119-021-09832-9.

 

Torres-Sánchez, P. Ramírez-Pérez, J.M. León-Gutiérrez, F.M. Jiménez-Brenes, F. López-Granados. Estimation of vineyard vegetative growth: analysis of 3D point cloud from unmanned aerial vehicle imagery, 2022, ITEA, 118 (2): 165-18.  https://doi.org/10.12706/itea.2021.025

 

2021

Jorge Torres-Sánchez, Francisco Javier Mesas-Carrascosa, Luis-Gonzaga Santesteban, Francisco Manuel Jiménez-Brenes, Oihane Oneka, Ana Villa-Llop, Maite Loidi, Francisca López-Granados. Unsupervised and automated grape cluster detection using UAV photogrammetric point clouds arises as a low-cost tool for yield forecasting in vineyards. Sensors,  2021, 21, 3083. https://www.mdpi.com/1424-8220/21/9/3083

 

Jorge Torres-Sánchez, Francisco Javier Mesas-Carrascosa, Francisco M. Jiménez-Brenes, Ana I. de Castro, Francisca López-Granados. Early detection of broad-leaved and grass weeds in wide row crops using artificial neural networks and UAV imagery. Agronomy, 2021,  11, 749. https://doi.org/10.3390/agronomy11040749

 

Montserrat Jurado‑Expósito, Francisca López‑Granados, Francisco Manuel Jiménez‑Brenes, Jorge Torres‑Sánchez. Monitoring the Spatial Variability of Knapweed (Centaurea diluta Aiton) in wheat crops using geostatistics and UAV imagery: probability maps for risk assessment in site-specific control. Agronomy, 2021, 11, 880. https://doi.org/10.3390/agronomy11050880

 

2020

P. Rallo, A. I. de Castro, F. López-Granados, A. Morales-Sillero, J. Torres-Sánchez, R. Jiménez, F. M. Jiménez-Brenes, L. Casanova y Mª. P. Suárez. 2020. Exploring UAV-imagery to support genotype selection in olive breeding programs. Scientia Horticulture, 273, 109615. https://doi.org/10.1016/j.scienta.2020.109615. Descargar en PDF.

 

F. López-Granados, J. Torres-Sánchez, F. M. Jiménez-Brenes, O. Oneka, D. Marín, M. Loide, A. I. de Castro y L. G. Santesteban. 2020. Monitoring vineyard canopy management operations using UAV-acquired photogrammetric point clouds. Remote Sensing, 12, 2331. doi:10.3390/rs12142331. Descarga en PDF.

 

F. J. Mesas-Carrascosa, A. I. De Castro, J. Torres-Sánchez, P. Triviño-Tarradas, F. M. Jiménez Brenes, A. García-Ferrer y F. López-Granados. 2020. Classification of 3D point clouds using color vegetation indices for precision viticulture and digitizing applications. Remote Sensing, 12(2), 317. https://doi.org/10.3390/rs12020317. Descarga en PDF

 

A. I. De Castro, J. M. Peña, J. Torres-Sánchez, F. M. Jiménez-Brenes, F. Valencia-Gredilla, J. Recasens y F. López-Granados. 2020. Mapping Cynodon dactylon infesting cover crops with an automatic decision tree-OBIA procedure and UAV imagery for precision viticulture. Remote Sensing, 12(1), 56. https://doi.org/10.3390/rs12010056. Descarga en PDF

2019

F. López-Granados, J. Torres-Sánchez, F. M. Jiménez-Brenes, O. Arquero, M. Lovera y A. I. De Castro. 2019. An efficient RGB-UAV-based platform for field almond tree phenotyping: 3-D architecture and flowering traits. Plant Methods, 15, 160. https://doi.org/10.1186/s13007-019-0547-0. Descarga en PDF

 

A. I. De Castro, P. Rallo, Mª. P. Suárez, J. Torres-Sánchez, L. Casanova, F. M. Jiménez-Brenes, A. Morales-Sillero, R. Jiménez y F. López-Granados. 2019. High-throughput system for the early quantification of major architectural traits in olive breeding trials using UAV images and OBIA techniques. Frontiers (Plan Science section) Front. Plant Sci. 10:1472. doi: 10.3389/fpls.2019.01472. Descarga en PDF

 

F. M. Jiménez-Brenes, F. López-Granados, J. Torres-Sánchez, J. M. Peña, P. Ramírez, I. L. Castillejo González y A. I. De Castro. 2019. Automatic UAV-based detection of Cynodon dactylon for site-specific vineyard management. PloS ONE, 14(6): e0218132. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0218132. Descarga en PDF

 

M. Jurado-Expósito, A. I. de Castro, J. Torres-Sánchez, F. M. Jiménez-Brenes y F. López-Granados. 2019. Papaver rhoeas L. mapping with cokriging using UAV imagery. Precision Agriculture, 20: 1045-1067. https://doi.org/10.1007/s11119-019-09635-z. Descarga en PDF

 

I. L. Castillejo-González, A. I. De Castro, M. Jurado-Expósito, J. M. Peña, A. García-Ferrer y F. López-Granados. 2019. Assessment of the persistence of Avena sterilis L. patches in wheat fields for site-specific sustainable management. Agronomy, 9(1), 30. https://doi.org/10.3390/agronomy9010030. Descarga en PDF

2018

J. Torres-Sánchez, A. I. de Castro, J. M. Peña, F. M. Jiménez-Brenes, O. Arquero, M. Lovera y F. López-Granados. 2018. Mapping the 3D structure of almond trees using UAV acquired photogrammetric point clouds and object-based image analysis. Biosystems Engineering, 176: 172-184. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2018.10.018. Descarga en PDF

 

J. Torres-Sánchez, F. López-Granados, I. Borra-Serrano y J. M. Peña. 2018. Assessing UAV-collected image overlap influence on computation time and digital surface model accuracy in olive orchards. Precision Agriculture, 19(1): 115-133. https://doi.org/10.1007/s11119-017-9502-0. Descarga en PDF

 

C. Fernández‐Quintanilla, J. M. Peña, D. Andújar, J. Dorado, A. Ribeiro y F. López‐Granados. 2018. Is the current state of the art of weed monitoring suitable for site‐specific weed management in arable crops?. Weed Research, 58: 259-272. doi:10.1111/wre.12307. Descarga en PDF

 

A. I. de Castro, F. M. Jiménez-Brenes, J. Torres-Sánchez, J. M. Peña, I. Borra-Serrano y F. López-Granados. 2018. 3-D characterization of vineyards using a novel UAV imagery-based OBIA procedure for precision viticulture applications. Remote Sensing, 10(4), 584. https://doi.org/10.3390/rs10040584. Descarga en PDF

 

A. I. de Castro, J. Torres-Sánchez, J. M. Peña, F. M. Jiménez-Brenes, O. Csillik y F. López-Granados. 2018. An automatic random forest-OBIA algorithm for early weed mapping between and within crop rows using UAV imagery. Remote Sensing, 10(2), 285. https://doi.org/10.3390/rs10020285. Descarga en PDF

2017

F. M. Jiménez-Brenes, F. López-Granados, A. I. de Castro, J. Torres-Sánchez, N. Serrano y J. M. Peña. 2017. Quantifying pruning impacts on olive tree architecture and annual canopy growth by using UAV-based 3D modelling. Plant Methods, 13:55. https://doi.org/10.1186/s13007-017-0205-3. Descarga en PDF

 

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, 18(4): 574-614. doi:10.1007/s11119-016-9476-3. Descarga en PDF

 

F. J. Mesas-Carrascosa, I. Clavero-Rumbao, J. Torres-Sánchez, A. García-Ferrer, J. M. Peña y F. López-Granados. 2017. Accurate ortho-mosaicked six-band multispectral UAV images as affected by mission planning for precision agriculture proposes. International Journal of Remote Sensing, 38(8-10): 2161-2176. http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2016.1249311. Descarga en PDF

2016

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 en PDF

 

M. Pérez-Ortiz, J.M.Peña, P.A. Gutiérrez, J. Torres-Sánchez, C. Hervás-Martínez y F. López-Granados. 2016. Selecting patterns and features for between- and within- crop-row weed mapping using UAV imagery. Expert Systems with Applications, 47: 85-94. doi:10.1016/j.eswa.2015.10.043. Descarga en PDF

 

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. Descrga en PDF

2015

F. J. Mesas-Carrascosa, J. Torres-Sánchez, I. Clavero-Rumbao, A. García-Ferrer, J. M. Peña, I. Borra-Serrano y F. López-Granados. 2015. Assessing optimal flight parameters for generating accurate multispectral orthomosaicks by UAV to support site-specific crop management. Remote Sensing, 7(10): 12793-12814. doi:10.3390/rs71012793. Descarga en PDF

 

M. Pérez-Ortiz, J. M. Peña, P. A. Gutiérrez, J. Torres-Sánchez, C. Hervás-Martínez y F. López-Granados. 2015. A semi-supervised system for weed mapping in sunflower crops using unmanned aerial vehicles and a crop row detection method. Applied Soft Computing, 37 (2015): 533–544. http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2015.08.027. Descarga en PDF

 

I. Borra-Serrano, J. M. Peña, J. Torres-Sánchez, F. J. Mesas-Carrascosa y F. López-Granados. 2015. Spatial quality evaluation of resampled unmanned aerial vehicle-imagery for weed mapping. Sensors, 15: 19688-19708. doi:10.3390/s150819688. Descarga en PDF

 

J. Torres-Sánchez, F. López-Granados y J. M. Peña. 2015. An automatic object-based method for optimal thresholding in UAV images: Application for vegetation detection in herbaceous crops. Computers and Electronics in Agriculture, 114: 43-52. doi:10.1016/j.compag.2015.03.019. Descarga en PDF

 

J. M. Peña, 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. Descarga en PDF

 

L. García-Torres, J. J. Caballero-Novella, D. Gómez-Candón, J. M. Peña-Barragán. 2015. Census parcels cropping system classification from multitemporal remote imagery: a proposed universal methodology. PLOS ONE, 10(2): e0117551. doi:10.1371/journal.pone.0117551. Descarga en PDF

2014

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. Descarga en PDF

 

J. Torres-Sánchez, J. M. Peña-Barragán, A. I. De-Castro y F. López-Granados. 2014. Multi-temporal mapping of the vegetation fraction in early-season wheat fields using images from UAV. Computers & Electronics in Agriculture, 103: 104-113. doi:10.1016/j.compag.2014.02.009. Descarga en PDF

 

D. Gómez-Candón, A. I. De-Castro y F. López-Granados. 2014. Assessing the accuracy of mosaics from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery for precision agriculture purposes. Precision Agriculture, 15: 44-56. doi:10.1007/s11119-013-9335-4. Descarga en PDF

 

L. García-Torres, J. J. Caballero-Novella, D. Gómez-Candón y A. I. De-Castro. 2014. Semi-automatic normalization of multitemporal remote images based on vegetative pseudo-invariant features. PLOS ONE, 9(3): e91275. doi:10.1371/journal.pone.0091275. Descarga en PDF

 

J. M. Peña-Barragán, P. A. Gutiérrez-Peña, C. Hervás-Martínez, J. Six, R.E. Plant y F. López-Granados. 2014. Object-based image classification of summer crops with machine-learning methods. Remote Sensing, 6: 5019-5041. doi: 10.3390/rs6065019. Descarga en PDF 

2013

J. M. Peña-Barragán, J. Torres-Sánchez, A. I. De-Castro, M. Kelly y F. López-Granados. 2013. Weed mapping in early-season maize fields using object-based analysis of unmanned aerial vehicle (UAV) images. PLOS ONE, 8(10): e77151. doi:10.1371/journal.pone.0077151. Descarga en PDF

 

A. I. De-Castro, F. López-Granados y M. Jurado-Expósito. 2013. Broad-scale cruciferous weed patch classification in winter wheat using QuickBird imagery for in-season site-specific control. Precision Agriculture, 14: 392-413. doi:10.1007/s11119-013-9304-y. Descarga en PDF

 

J. Torres-Sánchez, F. López-Granados, A. I. De-Castro y J. M. Peña-Barragán. 2013. Configuration and specifications of an unmanned aerial vehicle (UAV) for early site specific weed management. PLOS ONE, 8(3): e58210. doi:10.1371/journal.pone.0058210. Descarga en PDF

 

D. Gómez-Candón, F. López-Granados, J. J. Caballero-Novella, J. M. Peña-Barragán, M. T. Gómez-Casero, M. Jurado-Expósito y L. García-Torres. 2013. Semi-automatic detection of artificial terrestrial targets for image co-registration. Geoscience and Remote Sensing Letters, 10: 184-188. doi:10.1109/LGRS.2012.2197729. Descarga en PDF

2012

M. Cruz-Ramírez, C. Hervás-Martínez, M. Jurado-Expósito y F. López-Granados. 2012. A multi-objective neural network based method for cover crop identification from remote sensed data. Expert Systems with Applications, 39: 10038-10048. doi:10.1016/j.eswa.2012.02.046. Descarga en PDF

 

D. Gómez-Candón, F. López-Granados, J. J. Caballero-Novella, J. M. Peña-Barragán y L. García Torres. 2012. Understanding the errors in input prescription maps based on high spatial resolution remote sensing images. Precision Agriculture, 13: 581-593. doi:10.1007/s11119-012-9270-9. Descarga en PDF

 

D. Gómez-Candón, F. López-Granados, J. J. Caballero-Novella, A. García-Ferrer, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito y L. García-Torres. 2012. Sectioning remote imagery for characterization of Avena sterilis infestations. Part A: Weed abundance. Precision Agriculture, 13: 322-336. doi:10.1007/s11119-011-9249-y. Descarga en PDF

 

A. I. De-Castro, M. Jurado-Expósito, J. M. Peña-Barragán y F. López-Granados. 2012. Airborne multiespectral imagery for mapping cruciferous weeds in cereal and legume crops. Precision Agriculture, 13: 302-321. doi:10.1007/s11119-011-9247-0. Descarga en PDF

 

F. Fernández-Navarro, C. Hervás-Martínez, P. A. Gutiérrez-Peña, J.M. Peña-Barragán y F. López-Granados. 2012. Parameter estimation of q-Gaussian radial basis functions neural networks with a hybrid algorithm for binary classification. NeuroComputing, 75: 123-134. doi:10.1016/j.neucom.2011.03.056. Descarga en PDF

 

D. Gómez-Candón, F. López-Granados, J. J. Caballero-Novella, A. García-Ferrer, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito y L. García-Torres. 2012. Sectioning remote imagery for characterization of Avena sterilis infestations. Part B: Efficiency and economics of control. Precision Agriculture, 13: 337-350. doi:10.1007/s11119-011-9250-5. Descarga en PDF

 

A. I. De-Castro, M. Jurado-Expósito, M. T. Gómez-Casero y F. López-Granados. 2012. Applying neural networks to hyperspectral and multispectral field data for discrimination of cruciferous weeds in winter crops. The Scientific World Journal, 2012: 1-11. doi:10.1100/2012/630390. Descarga en PDF

2011

F. López-Granados. 2011. Weed detection for site-specific weed management: mapping and real-time approaches. Weed Research, 51: 1-11. doi:10.1111/j.1365-3180.2010.00829.x. Descarga en PDF

 

J. M. Peña-Barragán, Moffat K. Ngugi, R. E. Plant y J. Six. 2011. Object-based crop identification using multiple vegetation indices, textural features and crop phenology. Remote Sensing of Environment, 115(6): 1301-1316. Descarga en PDF

 

D. Gómez-Candón, F. López-Granados, J. J. Caballero-Novella, M. Jurado-Expósito y L. García-Torres. 2011. Geo-referencing remote images for precision agriculture using artificial terrestrial targets. Precision Agriculture, 12: 876-891. doi:10.1007/s11119-011-9228-3. Descarga en PDF

2010

F. López-Granados, M. T. Gómez-Casero, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito y L. García-Torres. 2010. Classifying irrigated crops as affected by phenological stage using discriminant analysis and neural networks. Journal of the American Society for Horticultural Sciences, 135(5): 465-473. Descarga en PDF

 

C. Hervás-Martínez, P. A. Gutiérrez-Peña, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito y F. López-Granados. 2010. A logistic radial basis function regression method for discrimination of cover crops in olive orchards. Expert Systems With Applications, 37: 8432-8444. doi:10.1016/j.eswa.2010.05.035. Descarga en PDF

 

J. M. Peña-Barragán, F. López-Granados, M. Jurado-Expósito y L. García-Torres. 2010. Sunflower yield related to multitemporal aerial photography, land elevation and weed infestation. Precision Agriculture, 11(5): 568-585. doi:10.1007/s11119-009-9149-6. Descarga en PDF

 

M. T. Gómez-Casero, I. L. Castillejo-González, A. García-Ferrer, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito, L. García-Torres y F. López-Granados. 2010. Spectral discrimination of wild oat and canary grass in wheat fields for less herbicide application. Agronomy for Sustainable Development, 30: 689-699. doi:10.1051/agro/2009052. Descarga en PDF

2009

I. L. Castillejo-González, F. López-Granados, A. García-Ferrer, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito, M. Sánchez de la Orden y M. González-Audicana. 2009. Object and pixel-based classification for mapping crops and their agri-environmental associated measures in QuickBird images. Computers and Electronics in Agriculture, 68: 207-215. doi:10.1016/j.compag.2009.06.004. Descarga en PDF

 

P. A. Gutiérrez-Peña, C. Hervás-Martínez, J. C. Fernández-Caballero, M. Jurado-Expósito, J. M. Peña-Barragán y F. López-Granados. 2009. Structural simplification of hybrid neuro-logistic regression models in multispectral analysis of remote sensed data. Neural Network World, 19: 3-20. Descarga en PDF

 

M. Jurado-Expósito, F. López-Granados, J. M. Peña-Barragán y L. García-Torres. 2009. A digital elevation model to aid geostatistical mapping of weeds in sunflower crops. Agronomy for Sustainable Development, 29: 391-400. doi:10.1051/agro:2008045. Descarga en PDF

2008

P. A. Gutiérrez-Peña, F. López-Granados, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito y C. Hervás-Martínez. 2008. Logistic regression product unit neural networks for mapping Ridolfia segetum infestations in sunflower crop using multitemporal remote sensed data. Computers and Electronics in Agriculture, 64: 293-306. doi:10.1016/j.compag.2008.06.001. Descarga en PDF

 

J. M. Peña-Barragán, F. López-Granados, L. García-Torres, M. Jurado-Expósito, M. Sánchez de la Orden y A. García-Ferrer. 2008. Discriminating cropping systems and agro-environmental measures by remote sensing. Agronomy for Sustainable Development, 28: 355-362. doi:10.1051/agro:2007049. Descarga en PDF

 

L. García-Torres, J. M. Peña-Barragán, F. López-Granados, M. Jurado-Expósito y R. López-Escobar. 2008. Automatic assessment of agro-environmental indicators from remotely sensed images of tree orchards and its evaluation using olive groves indicators plantations. Computers and Electronics in Agriculture, 61: 179-191. doi:10.1016/j.compag.2007.11.004. El trabajo recogido en esta publicación ha dado lugar a una patente, de nº: 2007-00256. Descarga en PDF

 

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. Descarga en PDF

 

F. López-Granados, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito, M. Francisco-Fernández, R. Cao, A. Alonso-Betanzos y O. Fontenla-Romero. 2008. Multispectral classification of grass weeds and wheat (Triticum durum) crop using linear and non parametric functional discriminant analysis and neural networks. Weed Research, 48: 28-37. doi:10.1111/j.1365-3180.2008.00598.x. Descarga en PDF

2007

M. T. Gómez-Casero, F. López-Granados, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito, R. Fernández-Escobar y L. García-Torres. 2007. Assessing nitrogen and potassium deficiencies in olive orchards through discriminant analysis of hyperspectral data. Journal of the American Society for Horticultural Sciences, 132: 611-618. Descarga en PDF

 

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. Descarga en PDF

2006

M. Francisco-Fernández, M. Jurado-Expósito, J. D. Opsomer y F. López-Granados. 2006. A non parametric analysis of the spatial distribution of Convolvulus arvensis in wheat-sunflower rotations. Environmetrics, 17: 849-860. doi:10.1002/env.803. Descarga en PDF

 

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. Descarga en PDF

 

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. Descarga en PDF

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. Descarga en PDF

 

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. Descarga en PDF  https://doi.org/10.3390/ agronomy11040749

PUBLICACIONES DIVULGATIVAS

2020

F. López-Granados, P. Rallo, L. León, J. Torres-Sánchez, Mª.P. Suárez, F.M. Jiménez-Brenes, L. Casanova, A. de Castro, A. Morales-Sillero, R. Jiménez y R. de la Rosa. 2020. Fenotipado de olivar mediante análisis de imágenes procedentes de vehículo aéreo no tripulado. Vida Rural, 484: 52-57. Descarga en PDF

2019

I.L. Castillejo-González , A.I. de Castro, A. García-Ferrer y F. López-Granados. 2019. Diseño de tratamientos localizados para el control de avena loca en trigo. Agricultura (Septiembre), 70-74. Descarga en PDF

 

A.I. de Castro y J.M. Peña. 2019. Teledetección de Malas Hierbas y Enfermedades en Producción Agraria. Tierras – Agricultura, 275: 59-66. Descarga en PDF

2018

F. López-Granados. 2018. Agricultura de precisión: práctica, futuro y oportunidades. Anuario 2018 – Agricultura Familiar en España (25 años). Fundación de Estudios Rurales, Unión de Pequeños Agricultores y Ganaderos (UPA) y Ministerio de Agricultura y Pesca, Alimentación y Medio Ambiente: 81-86. Descarga en PDF

 

C. Fernández-Quintanilla, J. Dorado, D. Andújar, J. M. Peña, A. Ribeiro, A. I. de Castro y F. López-Granados. 2018. Últimos avances en tecnologías para la gestión localizada de las malas hierbas. Phytoma, 303: 40-45. Descarga en PDF

 

F. M. Jiménez-Brenes, A. I. de Castro, J. Torres-Sánchez, J. M. Peña y F. López-Granados. 2018. Detección temprana de malas hierbas dentro y fuera de la línea de cultivo utilizando imágenes UAV y procedimientos automatizados de análisis. Tierras – Agricultura, 264: 22-27. Descarga en PDF

2017

C. Fernández-Quintanilla, J. Dorado, D. Andújar, J. M. Peña, A. Ribeiro, A. I. de Castro y F. López-Granados. 2017. Últimos avances en tecnologías para la detección y el control de las malas hierbas. Tierras – Agricultura, 252: 14-20. Descarga en PDF

 

A. I. de Castro-Megías y F. López-Granados. 2017. Uso de drones para cartografía de malas hierbas en viticultura de precisión. Phytoma, 288 (Abril): 138-143. Descarga en PDF

 

A. I. de Castro-Megías, J. M. Peña, J. Torres-Sánchez, F. M. Jiménez Brenes y F. López-Granados. 2017. Uso de drones (UAV) para la detección de grama en cubiertas de viña. Grandes Cultivos – Interempresas, 12 (Febrero): 4-8. Descarga en PDF

2015

F. López-Granados, J. Torres-Sánchez, M. Jurado-Expósito, I. Borra-Serrano, A. Serrano-Pérez, M. Pérez-Ortiz, J. M. Peña-Barragán, J. Torres-Sánchez y F. López-Granados. 2015. Cartografía de malas hierbas mediante imágenes tomadas con drones. Agricultura, 988: 556-558. Descarga en PDF

 

J. M. Peña-Barragán, A. I. de Castro Megías, J. Torres-Sánchez, M. Jurado-Expósito y F. López-Granados. 2015. Teledetección y uso de drones para el control localizado de malas hierbas: ventajas y perspectivas. Grandes Cultivos – Interempresas, 1: 4-8. Descarga en PDF

 

F. López-Granados, J. Torres-Sánchez, M. Jurado-Expósito, I. Borra-Serrano, A. Serrano-Pérez, M. Pérez-Ortiz, J. J. Caballero-Novella, F. M. Jiménez-Brenes y J. M. Peña-Barragán. 2015. Imágenes procedentes de drones: Una innovación tecnológica para mejorar la sanidad de los cultivos. Tierras – Agricultura, 228: 38-45. Descarga en PDF

 

F. López-Granados, A. I. de Castro y M. Jurado-Expósito. 2015. ¿Es posible detectar malas hierbas en cultivos mediante imágenes de satélite para reducir el uso de herbicidas?. Phytoma, 265 (Enero): 27-45. Descarga en PDF

2014

J. Torres-Sánchez, J. M. Peña-Barragán y F. López-Granados. 2014. Uso de imágenes procedentes de un vehículo aéreo no tripulado (UAV) para cartografía de objetivos agronómicos. Grandes Cultivos – Interempresas, 0(Octubre): 32-36. Descarga en PDF

 

F. López-Granados, J. Torres-Sánchez, A. Serrano-Pérez y J. M. Peña-Barragán. 2014. Detección de malas hierbas con vehículos aéreos no tripulados (UAV) para la optimización de las aplicaciones de herbicidas en cultivos extensivos. Tierras – Agricultura, 220: 44-51. Descarga en PDF

 

F. López-Granados. 2014. Uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV) para la evaluación de la producción agraria. Automática e Instrumentación, 460: 10-11. Descarga en PDF

 

F. López-Granados y G. Pardo-San Clemente. 2014. Informe de la mesa redonda “Malas hierbas en clima mediterráneo: su manejo con recursos limitados” moderada por F. López-Granados. Phytoma, 255 (Enero): 12-13. Descarga en PDF

2013

F. López-Granados. 2013. Uso de Vehículos Aéreos No tripulados (UAV) para la evaluación de la producción agraria. Teledetección agro-forestal: el futuro ya está aquí (Número especial). MAGRAMA – Ambienta – Revista del Mº de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente, 105: 40-53. Descarga en PDF

 

F. López-Granados. 2013. Los avances en malherbología en los últimos 25 años. Phytoma, 250: 39-43. Descarga en PDF

IMPACTO DE RESULTADOS

A modo de ejemplo, a continuación se destacan algunos resultados relevantes del impacto de varias publicaciones del grupo imaPing:

 

2016

  • 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. https://doi.org/10.1007/s11119-015-9415-8. Descarga en PDF. [Artículo más citado de la Revista Precision Agriculture en 2016].

 

2015

  • J. Torres-Sánchez, F. López-Granados y J. M. Peña. 2015. An automatic object-based method for optimal thresholding in UAV images: Application for vegetation detection in herbaceous crops. Computers and Electronics in Agriculture, 114: 43-52. doi:10.1016/j.compag.2015.03.019. Descarga en PDF. [Tercer artículo más citado de la Revista Computers and Electronics in Agriculture en 2015].

 

2014

  • J. Torres-Sánchez, J. M. Peña-Barragán, A. I. De-Castro y F. López-Granados. 2014. Multi-temporal mapping of the vegetation fraction in early-season wheat fields using images from UAV. Computers and Electronics in Agriculture, 103: 104-113. doi:10.1016/j.compag.2014.02.009. Descarga en PDF. [Artículo más citado de la Revista Computers and Electronics in Agriculture en 2014].

  • D. Gómez-Candón, A. I. De-Castro y F. López-Granados. 2014. Assessing the accuracy of mosaics from unmanned aerial vehicle (UAV) imagery for precision agriculture purposes. Precision Agriculture, 15: 44-56. doi:10.1007/s11119-013-9335-4. Descarga en PDF. [Segundo artículo más citado de la Revista Precision Agriculture en 2014].

 

2009

  • I. L. Castillejo-González, F. López-Granados, A. García-Ferrer, J. M. Peña-Barragán, M. Jurado-Expósito, M. Sánchez de la Orden y M. González-Audicana. 2009. Object and pixel-based classification for mapping crops and their agri-environmental associated measures in QuickBird images. Computers and Electronics in Agriculture, 68: 207-215. doi:10.1016/j.compag.2009.06.004. Descarga en PDF. [Segundo artículo más citado de la Revista Computers and Electronics in Agriculture en 2009].

CONTACTO

El Grupo de Investigación Teledetección Aplicada a Agricultura de Precisión y Malherbología tiene su sede en el Departamento de Protección de Cultivos del Instituto de Agricultura Sostenible (IAS), centro perteneciente al Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).

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