Desarrollo e implementación de un sistema aéreo de conteo en plantaciones de palma de aceite

Este proyecto plantea el desarrollo e implementación de un sistema que permite capturar, procesar y analizar imágenes de una plantación de palma de aceite para registrar la cantidad de palmas cultivadas mediante el uso de un vehículo aéreo no tripulado (UAV), herramientas de fotogrametría y técnicas de visión artificial. Se inicia con un estudio de las tecnologías de UAVs disponibles para definir el modelo más adecuado a las necesidades del proyecto. Como resultado se adquiere un DJI Phantom 2 Vision+, el cual es controlado por medio de un dispositivo móvil donde se le establece la ruta de vuelo y los puntos en los cuales deben adquirirse las fotografías que luego serán procesadas mediante un software de fotogrametría para crear ortomosaicos de las áreas de interés. Posteriormente, estos ortomosaicos son procesados por el software de detección y conteo desarrollado en este proyecto para determinar el número de palmas que contienen. El algoritmo implementado utiliza una técnica de ventana deslizante con escalado piramidal para la generación de ventanas candidatas, un descriptor LBP (Local Binary Pattern) que modela matemáticamente la textura de la imagen, un modelo de regresión logística que opera como clasificador de ventanas y un algoritmo de non-maximum suppression para refinar la decisión. Dicho software se desarrolla en tres fases: entrenamiento, validación y evaluación; a través de las cuales se busca optimizar el sistema para obtener el mejor desempeño. Finalmente, al implementar el sistema en plantaciones reales se demuestra que los UAVs son una herramienta útil para obtener imágenes actualizadas con un bajo costo y sin problemas de nubosidad asociados a los satélites. Al integrar esta tecnología con el sistema de conteo desarrollado se obtienen resultados satisfactorios para la solución del problema, generando imágenes de alta calidad con información precisa de la zona de interés y un censo automatizado de la misma.

This project proposes the development and implementation of a counting aerial system capable to capture, process and analyze images of an oil palm plantation in order to register the amount of cultivated palms using an unmanned aerial vehicle (UAV), photogrammetry tools and computer vision techniques. It begins with a study of the UAV technologies available in the market to define the most appropriate model according to the project needs. As result, a DJI Phantom 2 Vision+ is acquired, which is controlled by a mobile device that sets the flight route and the points where the UAV must capture the pictures that will be processed by a photogrammetry software in order to create orthomosaics from the areas of interest. Later, these orthomosaics are processed by the detection and counting software developed in this project to calculate the number of palms contained in them. The implemented algorithm uses a sliding window technique in image pyramids to generate windows with possibility to contain a palm, a LBP descriptor (Local Binary Pattern) to mathematically model the texture of the image, a logistic regression model to classify the windows and a non-maximum suppression algorithm to refine the decision. This software is developed in three stages: training, validation and evaluation; through which the system is optimized to obtain the best performance. Finally, the implementation of the system in real plantations proved that the UAV is a useful tool to acquire updated images with a low cost and without the cloud problems associated to satellites. The integration of this technology with the developed counting system gave satisfactory results to solve the problem, getting the census and high-quality images with precise information from the area of interest.