Llibres / Capítols de llibre (Agrotecnio Center)
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Recent Submissions
- ItemOpen AccessVideo-Based Fruit Detection and Tracking for Apple Counting and Mapping(IEEE, 2023) Gené Mola, Jordi; Felip Pomés, Marc; Net-Barnés, Francesc; Morros Rubió, Josep Ramon; Miranda, Juan Carlos; Arnó Satorra, Jaume; Asin Jones, Luis; Lordan Sanahuja, Jaume; Ruiz-Hidalgo, Javier; Gregorio López, EduardAutomatic fruit counting systems have garnered interest from farmers and agronomists to monitor fruit production, predict yields in advance, and identify production variability across orchards. However, accurately counting fruits poses challenges, particularly due to occlusions. This study proposes a multi-view sensing approach using continuous motion videos captured by a camera moved along the row of trees, followed by fruit detection in all video frames and application of Multi-Object Tracking (MOT) algorithms to prevent double-counting. Three tracking methods, namely SORT, DeepSORT, and ByteTrack, are compared for fruit counting using the YOLOv5x object detector. The methodology is applied to map fruit production in an experimental apple orchard at two different dates: four weeks and one week before harvest. The results demonstrate that ByteTrack (MOTA=0.682; IDF1=0.837; HOTA=0.689) outperforms SORT and DeepSORT, indicating its superior tracking performance. Computational efficiency analysis reveals similar processing times between SORT and ByteTrack (about 15 ms), while DeepSORT requires significantly more processing time per image (128 ms). Fruit counting evaluation shows reasonably accurate yield predictions on both dates, with reduced errors and improved performance closer to the harvest date (MAPE=7.47 %; R2=0.70). The system proves effective in estimating orchard fruit production using computer vision technology, offering valuable insights for yield forecasting. These findings contribute to optimizing fruit production and supporting precision agriculture practices. The code and the dataset have been made publicly available and a video visualization of results is accessible at http://www.grap.udl.cat/en/publications/video_fruit_counting.
- ItemOpen AccessLa sanidad vegetal en la agricultura y la silvicultura. Retos y perspectivas para la próxima década(REAL ACADEMIA DE INGENIERÍA DE ESPAÑA, 2023) Jiménez Díaz, Rafael M.; Milagros López, María; Albajes Garcia, Ramon
- ItemOpen AccessTecnología de las operaciones para la extracción de los productos forestales. Segunda edición revisada y ampliada(Edicions de la Universitat de Lleida, 2023) Pemán García, JesúsEste libro surge en el ámbito universitario con la vocación de ser un recurso docente que contribuya al aprendizaje de la disciplina de Monte e Industria para los alumnos del Grado de Ingeniería Forestal de la Universitat de Lleida. Aunque en los diferentes capítulos que componen el libro el lector puede encontrar un gran volumen de información, el objetivo del mismo pretende ir más allá de esta recopilación y quiere ser un punto de reflexión y debate de todos los condicionantes que influyen en el aprovechamiento de los productos de nuestros montes y, más concretamente, de los productos madereros. Hoy en día, precisamente, existe una gran sensibilidad social sobre este aspecto y se ha planteado en numerosas ocasiones interrogantes sobre las necesidades reales de estos aprovechamientos y del cómo deben ejecutarse. Las razones y las justificaciones de la extracción de los productos forestales nos las proporcionan otras disciplinas forestales como son la Ordenación y la Selvicultura, correspondiendo a la materia que nos ocupa elegir el cómo y el cuándo, teniendo en cuenta los condicionantes ecológicos, técnicos, sociales, económicos y de la industria propios de cada situación.
- ItemOpen AccessCobertes vegetals en vinya. Implicacions agronòmiques i mediambientals(Edicions de la Universitat de Lleida, 2023) Recasens i Guinjuan, Jordi; Cabrera Pérez, Carlos; Baraibar, BàrbaraAquesta monografia constitueix una revisió bibliogràfica sobre l’ús de cobertes vegetals en vinya, en què se’n destaquen els beneficis agronòmics i mediambientals, així com les limitacions i els condicionants associats a la seva implementació. Per a la seva elaboració s’aporten, entre d’altres, resultats dels projectes desenvolupats pel Grup de Recerca de Malherbologia i Ecologia Vegetal de la Universitat de Lleida dins de les convocatòries següents: Agencia Estatal de Investigación i Fons Europeus de Desenvolupament Rural (FEDER)(Projectes PID2020-113229RB-C42, AGL2014- 52465-C4-2-R, AGL2017-83325-C4-2R i TED2021-130138A-100); Convocatòria de Projectes RIS3CAT-COTPA; Convocatòria de Grups Operatius del Departament d’Agricultura Ramaderia i Pesca, Convocatòria Interreg Sudoe Projecte COPPEREPLACE, i projecte COCEDER del Ministerio de Transición Ecológica, així com resultats obtinguts d’assajos realitzats en convenis específics amb els cellers i les empreses següents: Celler Raimat; Raventós Codorníu; Alrasa Agraria, SL; Ana-Tere, SA; Don Jesús, SA; ADV Raimat; Jean Leon; Família Torres; L’Olivera Cooperativa; ADV Ecològica de Ponent, i Lab-Ferrer. Jordi Recasens és catedràtic de Botànica Agrícola i Malherbologia de la Universitat de Lleida; Carlos Cabrera ha gaudit d’un contracte predoctoral (2018-2022) per part de la Universitat de Lleida. Bàrbara Baraibar és investigadora del programa postdoctoral Beatriu de Pinós de la Secretaria d’Universitats i Recerca, Departament d’Empresa i Coneixement de la Generalitat de Catalunya (2019 BP 00142) finançat pel programa R+I Horizon 2020 de la UE. Volem expressar el nostre agraïment a Pau Moragas, enginyer agrònom i responsable de producció de la Cooperativa L’Olivera de Vallbona de les Monges per la revisió tècnica que, com a expert viticultor, ha realitzat d’aquest document. També volem agrair al professor Àlex Escolà, del Grup de Recerca d’Agricultura de Precisió de la Universitat de Lleida, la revisió dels continguts exposats sobre la tecnologia LiDAR i que el seu grup ha portat a terme en els nostres assajos experimentals. D’altres treballs i publicacions del grup del Grup de Recerca de Malherbologia i Ecologia Vegetal es poden trobar a la web següent: www.grem.udl.cat o contactant al correu: jordi.recasens@udl.cat.
- ItemOpen AccessSensores de conductividad eléctrica aparente para el análisis de la variabilidad del suelo en Agricultura de Precisión(2022) Martínez Casasnovas, José Antonio; Arnó Satorra, Jaume; Escolà i Agustí, AlexandreLos suelos son un recurso natural fundamental en agricultura, ya que sustentan la vida de las plantas. El conocimiento de sus propiedades y cómo varían en el espacio es fundamental para mantener su productividad y para la toma de decisiones adecuadas sobre su manejo. No obstante, y dadas las características intrínsecas de los suelos de ser entes naturales que se desarrollan en profundidad, los hace difíciles de estudiar y de determinar su variabilidad en un grado de detalle adecuado para aplicaciones en Agricultura de Precisión. No obstante, desde la expansión de las tecnologías de la información geográfica (SIG, Teledetección, GNSS), y de métodos de interpolación espacial, la percepción y la obtención de mapas del suelo o de propiedades de los suelos está cambiando. Así, dentro del ámbito de las técnicas y tecnologías de la Agricultura de Precisión, los sensores que miden la conductividad eléctrica aparente del suelo (CEa) pueden ser una alternativa a tener en cuenta para poder inferir la variabilidad de las propiedades del suelo en cada punto de una parcela agrícola. Estos sensores se utilizan cada vez más para comprender y evaluar cómo varía espacialmente el suelo y también para definir zonas de manejo diferenciado en parcelas agrícolas, tanto en cultivos extensivos como en plantaciones frutícolas. En el presente artículo se explica qué es y qué mide la conductividad eléctrica aparente del suelo y con qué propiedades del suelo se puede correlacionar. También, los dos tipos de sensores que miden la CEa en continuo y que se utilizan en aplicaciones de Agricultura de Precisión: contacto galvánico directo e inducción electromagnética. Finalmente se exponen diversas aplicaciones de esta tecnología llevadas a cabo por el Grupo de Investigación en AgróTICa y Agricultura de Precisión de la Universitat de Lleida y Agrotecnio-CERCA Center en fruticultura, viñedo y cultivos extensivos.