"Año del Bicentenario, de la consolidación de nuestra Independencia, y de la conmemoración de las heroicas batallas de Junín y Ayacucho"

Proyecto de Investigación

Desarrollo de una plataforma de teledetección basada en computación paralela para el procesamiento de imágenes satelitales, haciendo uso de firmas espectrales y análisis de suelos orientada a incrementar el rendimiento del maíz amarillo duro en Lambayeque

Resumen:

El proyecto de tipo multidisciplinario fue desarrollado por el Instituto Nacional de Investigación y Capacitación en Telecomunicaciones de la UNI (INICTEL-UNI) y el Instituto Nacional de Innovación Agraria (INIA), con apoyo técnico de la Universidad Castilla de la Mancha de España y con el financiamiento del Programa Nacional de Innovación para la Competitividad y Productividad (Innóvate Perú). En el proyecto se implementó una Plataforma de Teledetección con fines Agrícolas (PETEFA), con el objetivo de brindar al INIA de Chiclayo información sobre el estado de verdor del Maíz Amarillo, el nivel de estrés hídrico y la sistematización de los análisis de suelos para los cultivos de Maíz Amarillo que maneja este. Se incluyeron herramientas de procesamiento de las imágenes satelitales PerúSat-1, Landsat 8, Spot 7 y WorldView 2 y, para obtener el índice de verdor de diferencia normalizada (NDVI) y luego publicar los resultados en la plataforma PETEFA. Además, Se realizó la adquisición de imágenes aéreas empleando un UAV y una cámara multiespectral, que pasó por el proceso de georreferenciación y procesamiento digital de imágenes para obtener NDVI. Los resultados también se publicaron en la plataforma PETEFA. Durante la ejecución del proyecto, se instaló una estación meteorológica automatizada, ubicada en la Estación Experimental Vista Florida del INIA (Ferreñafe, Km. 8), que mide y almacena las variables meteorológicas de temperatura del aire, humedad del aire, velocidad de viento, dirección de viento, precipitación acumulada y energía solar acumulada. Los datos almacenados son enviados vía Internet a un servidor y empleados para el cálculo de la evapotranspiración. Los resultados académicos de este proyecto fueron dos tesis de pregrado, dos artículos indizados en el área de procesamiento digital de imágenes, un artículo indizado en el área de agricultura, un registro de propiedad intelectual ante INDECOPI en la modalidad de derecho de autor, una ponencia en el área de procesamiento digital de imágenes en congreso internacional y un taller de capacitación en el área de procesamiento digital de imágenes aplicado a la agricultura de precisión desarrollado en el INICTEL-UNI.

Objetivos:

Construcción de una plataforma de teledetección, que hace uso de las técnicas de agricultura de precisión que esté disponible a través de un geo-portal web con la información de la evolución de verdor del maíz amarillo duro y el estrés del cultivo.

Correo de contacto

[email protected]

Información:

Línea de Investigación: Procesamiento de Señales, Imágenes e Inteligencia Artificial

Financiado por: Convenio Nº 388-PNICP-PIAP-2014 INNOVATEPERÚ

Institución Principal: Unidad Ejecutora 002 INICTEL-UNI

Entidades Colaboradoras: Instituto de Investigación Nacional de Innovación Agraria (INIA) y Universidad de Castilla La Mancha (UCLM)

 

DESCRIPCIÓN:

Para la adquisición de imágenes aéreas georreferenciadas se empleó un dron de 30 minutos de autonomía de vuelo con carga útil de 2 Kilogramos y una cámara multiespectral Tetracam de tres bandas. Luego se realizó el procesamiento digital de imágenes multiespectrales adquiridas por el dron para el cálculo del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NVDI). Se realize la adquisición de las firmas espectrales del maíz, tomate, papa, quinua, espárragos, café y caña de azúcar, empleando la cámara híper-espectral PIKA IIg. Se emplearon imágenes satelitales PeruSat-1 y SPOT 7 gracias al apoyo de la Agencia Espacial del Perú (CONIDA), también se procesaron las imágenes satelitales Landsat 8.

Se desarrolló de un software de procesamiento digital de las imágenes satelitales con la finalidad realizar las correcciones radiométricas y obtener el NDVI.

Se realizó la instalación de una estación meteorológica en la zona piloto la cual incluye el módulo de transmisión de datos empleando la red celular. Desarrollo del servicio de recepción, lectura y publicación de la información meteorológica a través de una página web. Se desarrolló de un geo-portal web para la publicación de los resultados de los análisis de suelos, estado de verdor del cultivo y datos meteorológicos.

 

DATOS GENERALES:

Localización de actividades de investigación y campo para el proyecto: El proyecto se desarrolló en el INICTEL-UNI y En el Instituto Nacional de Innovación Agraria (Estación Experimental Agraria Vista Florida -Lambayeque)

Fecha de inicio:  12/2015                         Fecha de cierre: 12/2017

Investigador Principal /Coordinador: Ing. Daniel Díaz Ataucuri

 

ARTÍCULOS PUBLICADOS:

Palomino, W., Morales, G., Huamán, S. and Telles, J.: PETEFA: Geographic Information System for Precision Agriculture. In: IEEE XXV International Conference on Electronics, Electrical Engineering and Computing (INTERCON), 2018.  DOI: 10.1109/INTERCON.2018.8526414

Huamán-Bustamante, S.G., Castro A., Morales G. and Telles J.: Regression Models between Active Sensor-Measured NDVI and UAV-Acquired Multispectral Images with Positioning Uncertainty. In: IEEE Latin America Transactions. DOI: 10.1109/TLA.2019.8896829

Salazar-Reque, I. F., Kemper, G., Huaman-Bustamante, S. G., Telles, J., and Diaz, D.: An Algorithm for Plant Disease Visual Symptom Detection in Digital Images based on Superpixels. International Journal on Advanced Science, Engineering and Information Technology, 9(1), pp. 194-203. DOI: 10.18517/ijaseit.9.1.5322

 

ESTADO DEL PROYECTO: CONCLUIDO

 

EQUIPO TÉCNICO:

Investigador Principal:

  • Daniel Díaz Ataucuri (INICTEL-UNI)

Co- Investigadores:

  • Guillermo Kemper Vásquez (INICTEL-UNI)
  • Joel Telles Castillo (INICTEL-UNI)
  • Samuel Huamán Bustamante (INICTEL-UNI)
  • Walther Palomino Espinoza (INICTEL-UNI)
  • Itamar Salazar Reque (INICTEL-UNI)
  • David Ponce Enríquez (INICTEL-UNI). Laboró hasta el 02/28/2018

Co- Investigadores Asociados:

  • Pedro Hugo Injante Silva (INIA)
  • Jorge Enrique Alcantara Delgado (INIA)
  • Enrique Arias Antúnez (Universidad de Castilla de La Mancha)
  • José Gonzales Piqueras (Universidad de Castilla de La Mancha)
  • Diego Cazorla López (Universidad de Castilla de La Mancha)

Tesistas:

  • Mileydi Arrué Herrera (Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo)

 

 

Equipo del INICTEL-UNI:

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