Comunicacions a congressos (Hortofructicultura, Botànica i Jardineria)
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- ItemOpen AccessR software code to process and extract information from 3D Lidar point clouds(2019) Llorens Calveras, Jordi; Cabrera Pérez, Carlos; Escolà i Agustí, Alexandre; Arnó Satorra, JaumeIn the process of electronic canopy characterization, it is necessary to process efficiently point clouds obtained by means of sensors or other capturing information systems. These point clouds may have different origin but they define the main structural characteristics of the scanned crop. For this reason, a fast, easy-to-configure and precise methodology is necessary to extract such information. The work presented in this poster defines the main features of a procedure carried out with R Software code.
- ItemOpen AccessManejo de malas hierbas bajo la línea del viñedo mediante acolchados orgánicos y su efecto sobre el vigor del cultivo(Sociedad Española de Ciencias Hortícolas, 2022) Cabrera Pérez, Carlos; Llorens Calveras, Jordi; Escolà i Agustí, Alexandre; Royo-Esnal, Aritz; Recasens i Guinjuan, JordiEn una parcela de viñedo de Raimat (Lleida) cv. ‘Chardonnay’ se estudió, durante la campaña 2019, el efecto de cuatro estrategias de manejo de malas hierbas bajo las cepas: 1) laboreo con intercepas, 2) pases de segadora, 3) acolchado de cáscaras de almendra y 4) acolchado de astillas de pino. Además de la presencia de malas hierbas bajo la línea, se estimó, en nueve cepas distintas y para cada manejo, la longitud de los sarmientos, el potencial hídrico de tallo, el rendimiento y el peso de poda. A su vez, en el mes de julio y agosto se escaneó la parcela con un escáner láser móvil terrestre equipado con sensores LiDAR para la medición del dosel foliar como indicador de vigor. La presencia de malas hierbas fue significativamente menor en los acolchados que en los otros manejos coincidiendo también con diferencias significativas en los otros parámetros. Con acolchados las cepas mostraron mayores valores de longitud de sarmientos, rendimiento, peso de poda y mejor estado hídrico. El sistema basado en LiDAR confirmó estas diferencias a nivel de dosel foliar. Los resultados demuestran que el uso de acolchados orgánicos permite reducir la presencia de malas hierbas y favorecer el vigor de las cepas.
- ItemOpen AccessAssessment of different N treatments in Hedgerow Almond Orchards by means of LiDAR point clouds(2022) Sandonís Pozo, Leire; Llorens Calveras, Jordi; Escolà i Agustí, Alexandre; Arnó Satorra, Jaume; Pascual Roca, Miquel; Martínez Casasnovas, José AntonioMonitoring of canopy status in fruit tree orchards allows better decisions in the canopy management, such as pruning or fertirrigation. LiDAR is an effective tool to acquire accurate 3D geometric and structural data, such as height, width, volume or canopy porosity, among others. In the present work, a super-intensive almond orchard (Prunus Dulcis) with 8 different N treatments (N50, N100, N150, NStop: N100 only in Fase I and with and without DMPSA nitrification inhibitor in 24 rows and 3 blocks, was scanned during three years (2019-21) in two different vegetative stages (after spring pruning and before harvesting) by means of a terrestrial LiDAR scanner. Canopy parameters such maximum height and width, cross section and porosity were summarized from the LiDAR 3D point cloud every 0.5 m along the almond tree hedgerows. A repeated measure mixed statistical model was applied to each parameter in order to assess the effect of the N treatments. The adjusted R2 ranged from 0.73 of the canopy width to 0.83 of the porosity. Canopy parameters and their main interactions with the different treatments were significantly differentiated. The N100+DMPSA treatment was the one favoring higher canopy development (higher cross sections and widths, and less porosity), while the NStop+DMPSA treatment was related to lower canopy development and higher porosity.
- ItemOpen AccessAnálisis del dosel foliar de setos olivo mediante LiDAR y su relación con la productividad y atributos de calidad del aceite(2022) Sandonís Pozo, Leire; Arnó Satorra, Jaume; Rufat i Lamarca, Josep; Villar Mir, Josep Ma.; Martínez Casasnovas, José Antonio; Pascual Roca, MiquelLa gestión del cultivo del olivo, particularmente en condiciones superintensivas, es clave para alcanzar la productividad y la calidad del aceite necesarias para mantener las expectativas económicas de las explotaciones. En este sentido, los sensores LiDAR (Light Detection And Ranging) pueden aportar la información necesaria para cuantificar las características geométricas y estructurales del dosel foliar de las plantaciones. El presente trabajo se ha realizado en una plantación comercial superintensiva de olivo, variedad “Arbequina”, en la que se diseñó un experimento con diferentes dosis de nitrógeno y de riego (desde condiciones deficitarias en diferentes períodos hasta riego completo), cruzado con dosis de N subóptimas y suficientes. Los resultados obtenidos del análisis LiDAR permiten estimar adecuadamente el volumen de los árboles y la porosidad del dosel, pudiendo relacionar estos indicadores con diversos e importantes atributos cuantitativos (producción, crecimiento vegetativo y frondosidad del seto), y cualitativos del aceite obtenido (MUFA, PUFA, estabilidad, polifenoles y esteroles).
- ItemOpen AccessPlanetScope Vegetation Indices to Estimate UAV and LiDAR-derived Canopy Parameters in a Super-Intensive Almond Orchard(2022) Sandonís Pozo, Leire; Plata Moreno, José Manuel; Llorens Calveras, Jordi; Escolà i Agustí, Alexandre; Pascual Roca, Miquel; Martínez Casasnovas, José AntonioThe continuous monitoring of geometric and structural parameters is a key aspect in sustainable and accurate orchard management. Although LiDAR and UAV photogrammetry are widely used to measure canopy architecture, there is still a gap to bridge in the development of software to process this information. The present work tries to estimate the maximum height and width in a hedgerow fruit tree orchard from PlanetScope vegetation indices (NDVI and GNDVI). To analyze the correspondence between geometric parameters and the vegetation indices, LiDAR and UAV point clouds were acquired on two 2021 dates in a super-intensive almond orchard: after mechanical pruning (June) and before harvesting (September). The 3D point clouds were summarized every 0.5 m and the maximum width and height along the rows were calculated and interpolated by means of block kriging to the pixel centroids of the PlanetScope image. These maps were later classified using a k means algorithm in two classes. Results indicate that the NDVI was the best performing index in estimation of maximum height and width on the two analyzed dates. GNDVI obtained its best results in September, when vegetation was fully developed. In conclusion, these vegetation indices could be useful for monitoring canopy geometry in this type of orchard, in particular to decide about pruning intensity.