Publication: Identificación y clasificación de texturas en entornos forestales de eucalipto mediante imágenes hemisféricas obtenidas con lentes de ojos de pez
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2011
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Hoy en día la visión artificial es un campo en expansión. Prueba de ello son las múltiples aplicaciones que se pueden dar a esta rama científica: medicina, agricultura, forestal, automovilismo, etc. Este trabajo se centra en la identificación de texturas presentes en imágenes procedentes de entornos forestales de exterior. Este es un tema sobre el que existe gran cantidad de estudios previos, relacionados con la estimación del área foliar o radiación solar, pero no así con la identificación de texturas correspondientes a los troncos con el objetivo de realizar inventario forestal. Este trabajo se enmarca dentro de la colaboración existente entre la Universidad Complutense de Madrid y el Centro de Investigación Forestal (CIFOR) perteneciente al Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria (INIA). Para poder distinguir qué es árbol de lo que no lo es se propone un método novedoso de segmentación donde en primer lugar, se realiza una segmentación de la imagen para a continuación distinguir y aislar, esto es, clasificar las zonas de interés correspondientes a los troncos. Todo ello, como paso previo a establecer en el futuro la correspondencia estereoscópica entre los pares de imágenes obtenidas por el sistema estéreo utilizado, lo que contribuirá a que el proceso de medición del volumen forestal se realice de una manera automática.
[ABSTRACT]
Today the vision is a growing field. Proof of this are the many applications that can be given to this branch of science such as medicine, agriculture, forestry, motoring, etc.
This paper focuses in the identification of textures presented in outside forest environments pictures’. There are quite a few previous studies about this topic, related with the estimation of the leaf area o solar radiation, but there are none focused in the identification of textures corresponding to trunks with the aim of carrying out a forestry inventory. This paper is the result of the collaboration between the Universidad Complutense de Madrid and the Forestry Research Center (CIFOR), belonging to the National Research Institute for Agriculture and Food Technology (INIA). To distinguish what is tree of what it is not, we have designed a new segmentation algorithm in which first of all, we had to perform an image segmentation to then identify and isolate, this is, classify areas of interest corresponding to trunks. This is the previous step to establish, in the future, stereoscopic correspondence between every pair of images obtained by the stereo system used. This will contribute to make the process of measuring forests’ volume automatically.
Description
Máster en Investigación en Informática, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, curso 2010-2011