Propuesta de una tesis defendida en la UJA por Manuel Jurado
Olimerca.- Una tesis doctoral defendida en la Universidad de Jaén por Juan Manuel Jurado Rodríguez, miembro del grupo de investigación ‘Gráficos y Geomática’ de la UJA, propone una solución innovadora para que los agricultores puedan conocer la evolución del olivar mediante el análisis automático de imágenes que caracteriza cada planta con una serie variables morfológicas y espectrales significativas.
Esto puede ser de gran utilidad para predecir la cosecha próxima, estudiar la sostenibilidad de la plantación, conocer su evolución en el tiempo y prever la expansión de plagas.
Para llegar a esta conclusión el entorno del olivar ha sido digitalizado mediante la captación de imágenes tomadas por cámaras espectrales, térmicas y RGB de alta resolución a bordo de drones, siendo la integración de toda esta información en un contexto 3D uno de los retos abordados en esta tesis, que destaca por su carácter multidisciplinar.
Esta tesis, titulada ‘Spectral Characterization and Semantic Segmentation of Complex 3D Models in Natural Environments’ supone un importante avance científico para el estudio y extracción de conocimiento de plantaciones de olivar, viñedos o bosques.
Como resultado de la investigación, se ha desarrollado el software GEU (Geospatial and Environmental tools of University of Jaén), que cuenta con un visor 3D para la visualización del área de estudio y una interfaz de usuario que facilita la aplicación de los distintos métodos que se proponen.
Este trabajo ha obtenido la máxima calificación ‘Sobresaliente Cum Laude’ por unanimidad del tribunal, compuesto por: Joaquim João Moreira de Sousa, de la Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro (Portugal), experto en el campo de la Teledetección; el catedrático Juan Carlos Torres, de la Universidad de Granada, experto en el campo de la Informática Gráfica; el profesor Roberto Jiménez, de la Universidad de Jaén, con amplia experiencia en la generación y procesamiento de modelos 3D.
Los resultados de este trabajo pueden ser de gran utilidad para predecir la cosecha próxima, estudiar la sostenibilidad de la plantación, conocer su evolución en el tiempo y prever la expansión de plagas.
Fuente: www.olimerca.com
