https://socictopen.socict.org/files/original/e82c7d93ee087a47eaa502b0b04211aa.pdf f79706bdba1a2bce6d97da6ed068d549 Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Agricultura sostenible Description An account of the resource Dominio científico: Agricultura sostenible Text A resource consisting primarily of words for reading. Examples include books, letters, dissertations, poems, newspapers, articles, archives of mailing lists. Note that facsimiles or images of texts are still of the genre Text. Dublin Core The Dublin Core metadata element set is common to all Omeka records, including items, files, and collections. For more information see, http://dublincore.org/documents/dces/. Title A name given to the resource Detección de malas hierbas en girasol en fase temprana mediante imágenes tomadas con un vehículo aéreo no tripulado (UAV) Creator An entity primarily responsible for making the resource J.M. Peña, J. Torres-Sánchez, A. Serrano-Pérez, F. López-Granados Description An account of the resource La discriminación de malas hierbas en fase temprana con técnicas de teledetección requiere imágenes remotas de muy elevada resolución espacial (píxeles &lt;5 cm). Actualmente, sólo los vehículos aéreos no tripulados (UAV) pueden generar este tipo de imágenes. El objetivo de este trabajo fue evaluar imágenes UAV tomadas con una cámara visible a diferentes alturas de vuelo (40, 60, 80 y 100 m) y cuantificar la influencia de la resolución espacial en la discriminación de malas hierbas en fase temprana en un cultivo de girasol. Se aplicó un algoritmo de clasificación de imágenes basado en objetos, el cual se divide en dos fases principales: 1) detección de líneas de cultivo y 2) clasificación de cultivo, malas hierbas y suelo desnudo. El algoritmo resultó 100% eficaz en la detección de las líneas de cultivo en todos los casos (fase 1), así como en la detección de zonas libres de mala hierba en las imágenes tomadas a 40 y 60 m de altura. En las zonas con presencia de malas hierbas, los mejores resultados se obtuvieron en las imágenes tomadas a baja altura (40 m), con un 71% de marcos de muestreo clasificados correctamente (fase 2). La mayoría de los fallos de clasificación cometidos en todas las imágenes fueron falsos negativos, es decir, malas hierbas no detectadas debido a su pequeño tamaño en el momento de la captura de las imágenes. Por tanto, el siguiente paso sería desarrollar un estudio multitemporal para estudiar la detección de las malas hierbas en estados fenológicos más avanzados. Esto podría facilitar su discriminación en las imágenes y, por tanto, disminuir el porcentaje de falsos negativos en las clasificaciones. Date A point or period of time associated with an event in the lifecycle of the resource 2014 Subject The topic of the resource agricultura de precisión, alta resolución espacial, análisis de imágenes basado en objetos (OBIA), control localizado de malas hierbas, rango espectral visible Identifier An unambiguous reference to the resource within a given context 10.4995/raet.2014.3148 Source A related resource from which the described resource is derived Revista de Teledetección Publisher An entity responsible for making the resource available Universitat Politécnica de Valencia Coverage The spatial or temporal topic of the resource, the spatial applicability of the resource, or the jurisdiction under which the resource is relevant Geography (General) Relation A related resource <a href="http://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/3148" target="_blank" rel="noreferrer noopener">http://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/3148</a>