A novel segmentation approach for crop modeling using a plenoptic light-field camera: going from 2D to 3D

Correa Pinzón, Edgar Steven

dc.contributor	Calderon Bocanegra, Francisco Carlos
dc.contributor	Colorado Montaño, Julian David
dc.contributor	Florez Valencia, Leonardo
dc.contributor	Alvarado Rojas, Catalina
dc.creator	Correa Pinzón, Edgar Steven
dc.date	2022-10-07T15:13:36Z
dc.date	2022-10-07T15:13:36Z
dc.date	2021-12-03
dc.date.accessioned	2025-04-22T22:07:00Z
dc.date.available	2025-04-22T22:07:00Z
dc.identifier	http://hdl.handle.net/10554/62044
dc.identifier	instname:Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier	reponame:Repositorio Institucional - Pontificia Universidad Javeriana
dc.identifier	repourl:https://repository.javeriana.edu.co
dc.identifier.uri	http://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/89759
dc.description	Crop phenotyping is a desirable task in crop characterization since it allows the farmer to make early decisions, and therefore be more productive. This research is motivated by the generation of tools for rice crop phenotyping within the OMICAS research ecosystem framework. It proposes implementing the image process- ing technologies and artificial intelligence technics through a multisensory approach with multispectral information. Three main stages are covered: (i) A segmentation approach that allows identifying the biological material associated with plants, and the main contri- bution is the GFKuts segmentation approach; (ii) a strategy that allows the development of sensory fusion between three different cameras, a 3D camera, an infrared multispectral camera, and a thermal multispectral camera, this stage is developed through a complex object detection approach; and (iii) the characterization of a 4D model that generates topological relationships with the information of the point cloud, the main contribution of this strategy is the improvement of the point cloud captured by the 3D sensor, in this sense, this stage improves the acquisition of any 3D sensor. This research presents a development that receives information from multiple sensors, especially infrared 2D, and generates a single 4D model in geometric space [X, Y, Z]. This model integrates the color information of 5 channels and topological information, relating the points in space. Overall, the research allows the integration of the 3D information from any sensor\technology and the multispectral channels from any multispectral camera, to generate direct non-invasive measurements on the plant.
dc.description	OMICAS
dc.description	Crop phenotyping is a desirable task in crop characterization since it allows the farmer to make early decisions, and therefore be more productive. This research is motivated by the generation of tools for rice crop phenotyping within the OMICAS research ecosystem framework. It proposes implementing the image process- ing technologies and artificial intelligence technics through a multisensory approach with multispectral information. Three main stages are covered: (i) A segmentation approach that allows identifying the biological material associated with plants, and the main contri- bution is the GFKuts segmentation approach; (ii) a strategy that allows the development of sensory fusion between three different cameras, a 3D camera, an infrared multispectral camera, and a thermal multispectral camera, this stage is developed through a complex object detection approach; and (iii) the characterization of a 4D model that generates topological relationships with the information of the point cloud, the main contribution of this strategy is the improvement of the point cloud captured by the 3D sensor, in this sense, this stage improves the acquisition of any 3D sensor. This research presents a development that receives information from multiple sensors, especially infrared 2D, and generates a single 4D model in geometric space [X, Y, Z]. This model integrates the color information of 5 channels and topological information, relating the points in space. Overall, the research allows the integration of the 3D information from any sensor\technology and the multispectral channels from any multispectral camera, to generate direct non-invasive measurements on the plant.
dc.description	Magíster en Ingeniería Electrónica
dc.description	Maestría
dc.description	https://orcid.org/ 0000-0002-1477-6825
dc.description	https://scholar.google.com/citations?user=cpuxcwgAAAAJ&hl=es
dc.description	https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001556911
dc.description	Porque aun me encuentro desarrollando la investigación y quiero darle mas profundidad.
dc.format	PDF
dc.format	application/pdf
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana
dc.publisher	Maestría en Ingeniería Electrónica
dc.publisher	Maestría en Inteligencia Artificial
dc.publisher	Facultad de Ingeniería
dc.rights	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights	info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights	De acuerdo con la naturaleza del uso concedido, la presente licencia parcial se otorga a título gratuito por el máximo tiempo legal colombiano, con el propósito de que en dicho lapso mi (nuestra) obra sea explotada en las condiciones aquí estipuladas y para los fines indicados, respetando siempre la titularidad de los derechos patrimoniales y morales correspondientes, de acuerdo con los usos honrados, de manera proporcional y justificada a la finalidad perseguida, sin ánimo de lucro ni de comercialización. De manera complementaria, garantizo (garantizamos) en mi (nuestra) calidad de estudiante (s) y por ende autor (es) exclusivo (s), que la Tesis o Trabajo de Grado en cuestión, es producto de mi (nuestra) plena autoría, de mi (nuestro) esfuerzo personal intelectual, como consecuencia de mi (nuestra) creación original particular y, por tanto, soy (somos) el (los) único (s) titular (es) de la misma. Además, aseguro (aseguramos) que no contiene citas, ni transcripciones de otras obras protegidas, por fuera de los límites autorizados por la ley, según los usos honrados, y en proporción a los fines previstos; ni tampoco contempla declaraciones difamatorias contra terceros; respetando el derecho a la imagen, intimidad, buen nombre y demás derechos constitucionales. Adicionalmente, manifiesto (manifestamos) que no se incluyeron expresiones contrarias al orden público ni a las buenas costumbres. En consecuencia, la responsabilidad directa en la elaboración, presentación, investigación y, en general, contenidos de la Tesis o Trabajo de Grado es de mí (nuestro) competencia exclusiva, eximiendo de toda responsabilidad a la Pontifica Universidad Javeriana por tales aspectos. Sin perjuicio de los usos y atribuciones otorgadas en virtud de este documento, continuaré (continuaremos) conservando los correspondientes derechos patrimoniales sin modificación o restricción alguna, puesto que, de acuerdo con la legislación colombiana aplicable, el presente es un acuerdo jurídico que en ningún caso conlleva la enajenación de los derechos patrimoniales derivados del régimen del Derecho de Autor. De conformidad con lo establecido en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993, "Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores", los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables. En consecuencia, la Pontificia Universidad Javeriana está en la obligación de RESPETARLOS Y HACERLOS RESPETAR, para lo cual tomará las medidas correspondientes para garantizar su observancia.
dc.rights	info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.subject	Cultivo
dc.subject	Fenotipado
dc.subject	3D
dc.subject	Segmentación
dc.subject	GFKuts
dc.subject	Crop
dc.subject	Phenotyping
dc.subject	Three dimensional
dc.subject	Segmentation
dc.subject	GFKuts
dc.subject	Maestría en ingeniería electrónica - Tesis y disertaciones académicas
dc.subject	Maestría en inteligencia artificial - Tesis y disertaciones académicas
dc.subject	Agricultura
dc.subject	Visión por computador
dc.subject	Desarrollo científico y tecnológico
dc.title	A novel segmentation approach for crop modeling using a plenoptic light-field camera: going from 2D to 3D
dc.title	A novel segmentation approach for crop modeling using a plenoptic light-field camera: going from 2D to 3D
dc.type	http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type	http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type	info:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.coverage	Colombia

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