(untitled) (Revista Científica UCOM Scientia, 2023)
Este proyecto se centra en la estimación de la cantidad de individuos presentes en un cultivo de eucaliptos utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes y aprendizaje de má- quina. Para esto fueron utilizadas imágenes capturadas a través de un sobrevuelo en una región de una plantación de eucaliptos con una VANT (Vehículo Aéreo No Tripulado). Las imágenes uti- lizadas fueron catalogadas y almacenadas para una posterior evaluación de la técnica utilizada. Para identificar y agrupar los individuos presentes en el cultivo se implementó el algoritmo BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies), una técnica no supervisada de aprendizaje de máquina que realiza clustering jerárquico. Varias imágenes fueron analizadas, re- sultando en una precisión de hasta un 99% en el mejor de los casos. Estos resultados demuestran que el enfoque propuesto ofrece una alternativa eficiente para la estimación de la cantidad de individuos en un cultivo, lo cual es fundamental para la gestión y monitoreo adecuados de los recursos agrícolas. Con este trabajo queremos evidenciar la viabilidad y efectividad de la combi- nación de imágenes obtenidas utilizando VANTs, procesamiento de imágenes y algoritmos de aprendizaje de máquina en aplicaciones agrícolas, y establecer una base para futuras investiga- ciones en este campo.