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The present study applied the structure-from-motion with photogrammetric approach from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) images for 3D reconstructed chickpea plants' volume in order to quantify the biomass yield under open field conditions.

Yield Mapping In Chickpea Adopting A 3D Machine Vision Approach. Yield Mapping in Chickpea Adopting A 3D Machine Vision Approach

Avola G;Cantini C;Riggi E
2018

Abstract

The present study applied the structure-from-motion with photogrammetric approach from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) images for 3D reconstructed chickpea plants' volume in order to quantify the biomass yield under open field conditions.
2018
Istituto per la Valorizzazione del Legno e delle Specie Arboree - IVALSA - Sede Sesto Fiorentino
Inglese
Proceedings of XLVII Conference of Italian Society for Agronomy (Seddaiu G, Giuliani M and Leto C Eds.)
27
28
978-88-904387-4-5
Sì, ma tipo non specificato
12th-14th September 2018
Marsala (TP), Italy
Precisione Agriculture
Machine Visione
Legume Yield
Lavoro realizzato nell'ambito del progetto SENTI
3
none
Avola G.; Muratore F.; Tornambè C.; Cantini C.;Riggi E.
273
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
04 Contributo in convegno::04.01 Contributo in Atti di convegno
04.01 Contributo in Atti di convegno
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14243/345230
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