Caracterizacion de cana caida mediante imagenes aereas

📙 En el cultivo de cana de azucar y otros, el fenomeno de la caida o quebrado de la cana tiene un impacto significativo en la productividad agronomica e industrial, afectando incluso la calidad de los productos finales obtenidos. La tecnologia no ha logrado aun aportar avances significativos en el area y hasta el momento no se ha encontrado un metodo objetivo y practico para cuantificar la superficie afectada. En este trabajo se aborda la problematica con un enfoque innovador mediante la utilizacion de herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la solucion de un problema agronomico con implicancias economicas, sociales y ambientales. Se realiza el analisis de imagenes aereas multiespectrales de cultivos y se implementa un software clasificador basado en redes neuronales con el fin de estudiar y caracterizar en forma automatica el estado del cultivo, obteniendo indicadores de gran valor para el productor, como ser el numero de hectareas afectadas y su distribucion espacial, todo en un formato claro y comprensible, con imagenes reales, segmentaciones, tablas y graficos. Ademas se discuten aspectos relativos a su implementacion y perspectivas futuras.