La papa, originaria de los Andes (Perú y Bolivia), forma parte de la dieta alimenticia mundial gracias al valor nutritivo y energético del almidón. Por ello, la institución del CIP (Centro Internacional de la Papa) realiza diversas investigaciones para su preservación yo mejoramiento. Una de las herramientas para los estudios de las plantas de papa son las cámaras multiespectrales, cámaras que permiten obtener imágenes en el espectro visible y del infrarrojo cercano. Estas imágenes muestran si el tubérculo tiene enfermedad, si les falta agua o nutrientes, entre otros. Estas cámaras tienen un alto costo en el extranjero lo cual no es accesible para los agricultores peruanos. Además tienen varias limitaciones tecnológicas como poca capacidad de almacenamiento, la lentitud en la toma de imagen, chasis rígido entre otros. Por tales razones el objetivo de la presente tesis es diseñar un sistema de adquisición de imágenes multiespectrales sin limitaciones tecnológicas y que proponga un costo menor al de las actuales. / Tesis

El uso de nuevas tecnologías en el campo de la agricultura ha permitido que los productores agrícolas, en diversos países desarrollados, accedan a nuevos mercados internacionales avalados por la calidad de sus productos. Calidad que han logrado teniendo una mejor gestión de sus cultivos en base a tecnologías tales como los Sistemas de Información Geográfica, los cuales se han convertido en una herramienta vital para la aplicación de la llamada Agricultura de Precisión. Con el fin de poder aplicar estas tecnologías al ámbito nacional, el presente trabajo busca desarrollar una interfaz que haga uso de las herramientas propias de los Sistemas de Información Geográfica, en particular del SIG GRASS, para la integración y el posterior análisis de imágenes multiespectrales de cultivos adquiridas mediante el uso de un sistema de sensado remoto desarrollado en la Pontificia Universidad Católica del Perú, con las cuales se permita evaluar la situación actual de los mismos, en base al índice vegetativo conocido como factor NDVI. El trabajo se desarrolla en cuatro capítulos. El primer capítulo presenta el proceso actual de monitoreo de cultivos, los certificados de calidad expedidos a las empresas agrícolas y la problemática que surge al hacer uso de dicho proceso. El segundo capítulo comprende el estado del arte de la investigación, los conceptos generales necesarios para el desarrollo de la tesis y el modelo teórico aplicado. En el tercer capítulo se exponen los objetivos y los requerimientos de la tesis, así como también las etapas y las respectivas tareas que estas abarcan. En el cuarto capítulo, se presentan los requerimientos mínimos del equipo a usar para el desarrollo de la solución, asimismo se describe dicho desarrollo y por último se analiza el mismo en base a las imágenes generadas. Finalmente, se llega a la conclusión de que el SIG GRASS permite procesar, analizar y posteriormente visualizar la información generada en base a las imágenes multiespectrales. Así mismo, se concluye que la generación de archivos GeoTIFF permite la integración de las imágenes capturadas con sus respectivas coordenadas geográficas de tal manera que, las imágenes que se manipulen en GRASS estén apropiadamente georreferenciadas. / Tesis

La presente tesis tiene como objetivo la obtención de imágenes aéreas multiespectrales de campos de cultivos a partir de dos imágenes aéreas de una sola banda espectral, este procedimiento es llamado registro de imágenes. En el primer capítulo, se presenta el registro de imágenes como una tarea crucial en el procesamiento de imágenes digitales y particularmente en aplicaciones de percepción remota. La percepción remota es empleada para el monitoreo de cultivos en el proyecto que viene realizando la Pontificia Universidad Católica del Perú y el Centro Internacional de la Papa denominado “Agricultura de Precisión para la Producción de Cultivos de Seguridad Alimentaria y de Agro Exportación”. En el segundo capítulo, se presenta diversos métodos empleados para el registro de imágenes y se propone un método basado en la transformada discreta de wavelets. El algoritmo propuesto es el Dual Tree- Complex Wavelet Transform (DT-CWT), utilizado en el registro de imágenes de diferentes espectros; debido a que presenta ventajas como la multiresolución y su sensibilidad de direccionamiento para resaltar características significativas en las imágenes. En el tercer capítulo, se explica el desarrollo del algoritmo en la herramienta matemática MATLAB. En la primera etapa se obtienen los coeficientes de wavelets, estos deben ayudar a resaltar detalles en las imágenes de la mejor manera posible. En la segunda etapa se muestra la implementación del algoritmo (DT-CWT) con bancos de filtros y finalmente se utiliza la correlación cruzada para poder realizar el registro. Finalmente, se muestra la evaluación del algoritmo en las primeras pruebas se empleo la imagen de Lena y posteriormente se utilizó imágenes de campos de cultivo de olivo y camote. Asimismo, se presentan las conclusiones y recomendaciones del presente trabajo. / Tesis

La presente tesis tiene como objetivo la obtención de imágenes aéreas multiespectrales de campos de cultivos a partir de dos imágenes aéreas de una sola banda espectral, este procedimiento es llamado registro de imágenes. En el primer capítulo, se presenta el registro de imágenes como una tarea crucial en el procesamiento de imágenes digitales y particularmente en aplicaciones de percepción remota. La percepción remota es empleada para el monitoreo de cultivos en el proyecto que viene realizando la Pontificia Universidad Católica del Perú y el Centro Internacional de la Papa denominado “Agricultura de Precisión para la Producción de Cultivos de Seguridad Alimentaria y de Agro Exportación”. En el segundo capítulo, se presenta diversos métodos empleados para el registro de imágenes y se propone un método basado en la transformada discreta de wavelets. El algoritmo propuesto es el Dual Tree- Complex Wavelet Transform (DT-CWT), utilizado en el registro de imágenes de diferentes espectros; debido a que presenta ventajas como la multiresolución y su sensibilidad de direccionamiento para resaltar características significativas en las imágenes. En el tercer capítulo, se explica el desarrollo del algoritmo en la herramienta matemática MATLAB. En la primera etapa se obtienen los coeficientes de wavelets, estos deben ayudar a resaltar detalles en las imágenes de la mejor manera posible. En la segunda etapa se muestra la implementación del algoritmo (DT-CWT) con bancos de filtros y finalmente se utiliza la correlación cruzada para poder realizar el registro. Finalmente, se muestra la evaluación del algoritmo en las primeras pruebas se empleo la imagen de Lena y posteriormente se utilizó imágenes de campos de cultivo de olivo y camote. Asimismo, se presentan las conclusiones y recomendaciones del presente trabajo.

El uso de nuevas tecnologías en el campo de la agricultura ha permitido que los productores agrícolas, en diversos países desarrollados, accedan a nuevos mercados internacionales avalados por la calidad de sus productos. Calidad que han logrado teniendo una mejor gestión de sus cultivos en base a tecnologías tales como los Sistemas de Información Geográfica, los cuales se han convertido en una herramienta vital para la aplicación de la llamada Agricultura de Precisión. Con el fin de poder aplicar estas tecnologías al ámbito nacional, el presente trabajo busca desarrollar una interfaz que haga uso de las herramientas propias de los Sistemas de Información Geográfica, en particular del SIG GRASS, para la integración y el posterior análisis de imágenes multiespectrales de cultivos adquiridas mediante el uso de un sistema de sensado remoto desarrollado en la Pontificia Universidad Católica del Perú, con las cuales se permita evaluar la situación actual de los mismos, en base al índice vegetativo conocido como factor NDVI. El trabajo se desarrolla en cuatro capítulos. El primer capítulo presenta el proceso actual de monitoreo de cultivos, los certificados de calidad expedidos a las empresas agrícolas y la problemática que surge al hacer uso de dicho proceso. El segundo capítulo comprende el estado del arte de la investigación, los conceptos generales necesarios para el desarrollo de la tesis y el modelo teórico aplicado. En el tercer capítulo se exponen los objetivos y los requerimientos de la tesis, así como también las etapas y las respectivas tareas que estas abarcan. En el cuarto capítulo, se presentan los requerimientos mínimos del equipo a usar para el desarrollo de la solución, asimismo se describe dicho desarrollo y por último se analiza el mismo en base a las imágenes generadas. Finalmente, se llega a la conclusión de que el SIG GRASS permite procesar, analizar y posteriormente visualizar la información generada en base a las imágenes multiespectrales. Así mismo, se concluye que la generación de archivos GeoTIFF permite la integración de las imágenes capturadas con sus respectivas coordenadas geográficas de tal manera que, las imágenes que se manipulen en GRASS estén apropiadamente georreferenciadas.

La papa, originaria de los Andes (Perú y Bolivia), forma parte de la dieta alimenticia mundial gracias al valor nutritivo y energético del almidón. Por ello, la institución del CIP (Centro Internacional de la Papa) realiza diversas investigaciones para su preservación yo mejoramiento. Una de las herramientas para los estudios de las plantas de papa son las cámaras multiespectrales, cámaras que permiten obtener imágenes en el espectro visible y del infrarrojo cercano. Estas imágenes muestran si el tubérculo tiene enfermedad, si les falta agua o nutrientes, entre otros. Estas cámaras tienen un alto costo en el extranjero lo cual no es accesible para los agricultores peruanos. Además tienen varias limitaciones tecnológicas como poca capacidad de almacenamiento, la lentitud en la toma de imagen, chasis rígido entre otros. Por tales razones el objetivo de la presente tesis es diseñar un sistema de adquisición de imágenes multiespectrales sin limitaciones tecnológicas y que proponga un costo menor al de las actuales.

Climate change and migration of population from rural to urban areas are affecting the agricultural production around the world. This study was based in the particular department of Ancash - Peru where corn is one of the most important crops of the region. Authorities in this region are concerned in finding a method, different from census; that can constantly monitor corn crops areas. This data is important to evaluate how these two causes will impact on food security in Ancash. The first part of the present thesis reviews the current techniques in the recognition of crop areas using remote sensing and multispectral images. The second part explains the methodology developed for this study, considering the data acquisition using Unmanned Aircraft Systems, the preparation of the acquired data and two deep learning model approaches. The first approach is based on binary classification of corn patches using Le Net model with near infrared images. The second one describes the segmentation of corn areas in different stages using the U-net model, in this case five band images were considered. The third part shows the results of both approaches. From these results it is concluded that training a model with data from different stages and scenarios of two campaigns (2016 and 2017) can achieve a 95% of accuracy in corn segmentation. / Tesis