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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 599265 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 599265

Título del libro: 2018 International Conference On Unmanned Aircraft Systems, Icuas 2018
Título del capítulo: Low-cost multispectral imaging system for crop monitoring

Autores UNAM:

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2018

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Palabras clave:

Aerial photography; Antennas; Costs; Crops; Drones; Imaging systems; Infrared devices; Infrared radiation; Photogrammetry; Precision agriculture; Spectroscopy; Unmanned aerial vehicles (UAV); Aerial photogrammetry; Design and Development; Image geo-referencing; Multi-spectral imaging systems; Multispectral imaging; Near-infrared radiations; Normalized difference vegetation index; Visible and near infrared; Vegetation

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Resumen:

This work presents the design and development of a multispectral imaging system to precision agriculture tasks. The imaging system features two small digital cameras controlled by a microcomputer embedded in a drone. One of the cameras has been modified to be sensitive to near-infrared radiation reflected by the vegetation, whereas the other one remains as a common RGB camera. In order to determine the health status of the crop, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is computed in a developed software. Once the aerial imagery is obtained by the drone, it is processed to eliminate image distortions and insert specific metadata needed for generating the orthomosaics with the health information of the plant or soil of interest. Finally, the vegetation index will be computed from the visible and near-infrared orthomosaics for a better interpretation of the user. Experiments are presented to show the effectiveness of the system. © 2018 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781538613535
Editorial:
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/ICUAS.2018.8453426