Teledetección aplicada a agricultura de precisión y malherbología

Departamento de Protección de Cultivos

Las principales líneas de investigación del Grupo de Investigación “Teledetección Aplicada a Agricultura de Precisión y Malherbología” están dirigidas a la optimización del uso de agroquímicos mediante estrategias basadas en aplicaciones localizadas. Sus objetivos se centran en:

  • Detección y cartografía de malas hierbas y otras variables agronómicas en cultivos aplicando técnicas de teledetección a Imágenes procedentes de Satélites de elevada resolución espacial y de Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV: Unmanned Aerial Vehicles)
  • Diseño, Desarrollo y Evaluación de procedimientos automatizados basados en Objetos (OBIA: Object-Based-Image-Analysis) para la segmentación y clasificación de diferentes objetivos agronómicos en imágenes remotas
  • Desarrollo de algoritmos de análisis de imágenes remotas basados en Geoestadística y software add-on” – “plug-in” para estrategias de agricultura de precisión, la reducción de errores de co-registro y la clasificación de sistemas de cultivo

Def_Since1999

COMPONENTES
Francisca López Granados

Francisca López Granados

Investigadora Científica

Responsable del grupo flgranados@ias.csic.es
Jose Manuel Peña

José Manuel Peña Barragán

Científico Titular

Actualmente en el Instituto de Ciencias Agrarias (ICA-CSIC)jmpena@ica.csic.es

Ana Isabel de Castro Megías

Investigadora Postdoctoral

anadecastro@ias.csic.es
Jorge Torres Sánchez

Jorge Torres Sánchez

Investigador Postdoctoraljtorres@ias.csic.es
Francisco Manuel Jiménez Brenes

Francisco Manuel Jiménez Brenes

Investigador Postdoctoral

fmjimenez@ias.csic.es

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.

 

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.

 

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.

 

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. Front. Plant Sci. 10:1472. doi: 10.3389/fpls.2019.01472.

 

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.

 

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.

 

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.

 

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.

 

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.

 

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.

 

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.

 

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.

 

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.

 

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.

 

1Comment
  • Francisco Alcázar

    Buenos días, estaría interesado en recibir información sobre el desarrollo de sus trabajos ya que me podrían ser de utilidad en el manejo del cultivo de olivar.

    saludos,

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