Reconstrucción tridimensional de cultivos una nueva era en la agricultura inteligente
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Palabras clave

modelos tridimensionales
agricultura inteligente
Reconstrucción 3D

Resumen

La tecnología ha revolucionado numerosos aspectos de nuestra vida cotidiana. Hoy en día, vemos automóviles autónomos navegando por calles concurridas, capaces de identificar y reaccionar ante todos los objetos a su alrededor con una precisión impresionante. ¿Cómo se ha logrado este avance significativo? La respuesta radica en la tecnología de reconstrucción tridimensional dedicada a percibir la forma y la estructura del mundo real a través de sensores y cámaras. Lo que permiten tener una representación digital de un objeto o espacio, teniendo en cuenta sus características físicas como dimensiones, volumen y forma. Pero, ¿qué implica exactamente esta tecnología y cómo funciona dentro de la agricultura para mejorar el rendimiento de los cultivos? A lo largo de este artículo conoceremos este interesante tema y como está cambiando la forma en que entendemos y manejamos los cultivos agrícolas a partir de información detallada y precisa proveniente de modelos digitales 3D.

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Citas

Birchler, T. A., Rose, R. W., Royo, A., & Pardos, M. (1998). La planta ideal: revisión del concepto, parámetros definitorios e implementación práctica. Investigación agrária, sistemas y recursos forestales, 7(1/2), 109-121. Obtenido de: https://compostamasvi.com/ebooks/plantaideal.pdf

Yu, S., Liu, X., Tan, Q., Wang, Z., & Zhang, B. (2024). Sensors, systems and algorithms of 3D reconstruction for smart agriculture and precision farming: A review. Computers and Electronics in Agriculture, vol. 224, p. 109229. doi: https://doi.org/10.1016/j.compag.2024.109229

Okura, F. (2022). 3D modeling and reconstruction of plants and trees: A cross-cutting review across computer graphics, vision, and plant phenotyping. Breeding Science, 72(1), 31-47. doi: https://doi.org/10.1270/jsbbs.21074

Schöler, F., & Steinhage, V. (2015). Automated 3D reconstruction of grape cluster architecture from sensor data for efficient phenotyping. Computers and Electronics in Agriculture, 114, 163-177.

Zhu, F., Thapa, S., Gao, T., Ge, Y., Walia, H., & Yu, H. (2018, December). 3D reconstruction of plant leaves for high-throughput phenotyping. In 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data) (pp. 4285-4293).