Diseño e implementación de un sistema de visión artificial para análisis de datos NDVI en imágenes espectrales de cultivos de brócoli obtenidos mediante una aeronave pilotada remotamente.

El objetivo del presente trabajo de investigación fue presentar una técnica de visión artificial aplicada a la detección de características en el desarrollo de cultivos de brócoli. Para el desarrollo del sistema se incluyó una cámara Survey 2, misma que tiene un filtro de doble banda que refleja la luz roja en el canal rojo del sensor, rojo, verde, azul (RGB) y refleja luz infrarroja cercana en el canal azul del sensor RGB. La cámara fue adaptada a un vehículo aéreo no tripulado y por su seguridad, acoplada mediante una estructura, la cual fue diseñada el en programa SolidWorks y construida en una impresora 3D. El algoritmo de programación fue realizado en el lenguaje de programación Matlab, el cual consiste en el procesamiento digital de la imagen espectral, la cual basa su funcionamiento en que el pigmento (clorofila) en las hojas de la planta absorbe fuertemente la luz visible para su uso en la fotosíntesis y la estructura celular de las hojas, por otra parte, refleja fuertemente la luz del infrarrojo cercano. Cuantas más hojas una planta tiene, más longitudes de onda de la luz se ven afectadas respectivamente, es por esto que la finalidad fue crear una relación entre una imagen espectral tomada a una altura idónea y el objeto a estudiar (brócoli). Una vez realizada la adquisición de las fotografías con la cámara se procedió a descargar las fotografías en un ordenador para posterior ser procesadas, obteniendo el índice de vegetación de diferencia normalizado (NDVI) permitiendo determinar la cantidad, calidad y desarrollo de las plantas. El sistema ha sido probado, en diferentes cultivos de brócoli de la provincia de Cotopaxi, arrojando los resultados esperados. Se recomienda expandir la investigación con el desarrollo de software capaz de detectar automáticamente sectores con vegetación deprimida mediante el uso de indicadores espectrales.The aim of this research was to give an applied vision technique for the detection of characteristics in the evolution of broccoli growing. For the development of the system, a Survey 2 camera was included, which has a double band filter that reflects the red light to the red channel of the red, green, blue (RGB) sensor, and reflects the nearby light into the blue channel of the RGB sensor. The camera was adapted to an unmanned aerial vehicle and for its safety, coupled by a structure that was designed by the SolidWorks program and built in a 3D printer. The software design algorithm was made in the programming language Matlab, which consists of the digital processing of the spectral image, which bases its operation on the fact that the pigment in the leaves in the plant (chlorophyll) strongly absorbs the visible light for its use in photosynthesis and the cellular structure of the leaves, on the other hand, strongly reflects the light of the nearby infrared. The more leaves a plant has, the more wavelengths of light are affected respectively, that is why the purpose was to create a relation between the spectral image taken at a suitable height and the object to be studied (broccoli). Once the photographs were acquired with the camera, they were downloaded to a computer to be processed, obtaining the normalized differentiated vegetation index (NDVI), allowing to determine the quantity, quality and growth of the plants. The system has been tested in different broccoli crops in the province of Cotopaxi, bringing the expected results. It is recommended to expand the research with the development of software capable of automatically detecting areas with depressed vegetation througt the use of spectral indicators