Se presenta un control borroso MIMO sobre una barra multisección de aplicación de tratamientos incorporada a un tractor, que controla la apertura y cierre de cada una de las secciones de la barra y la dosis de herbicida a aplicar en cada instante, actuando sobre el caudal de la barra y la velocidad del vehículo. La dosificación se determina a partir de los resultados suministrados por un sistema de procesamiento de imágenes que genera, para el campo a tratar, los mapas de distribución de mala hierba y estado de crecimiento de cultivo, a partir de un muestreo fotográfico. El controlador se ha desarrollado y simulado en Matlab con resultados muy satisfactorios que indican un ahorro significativo en la cantidad de herbicida a utilizar, manteniendo un alto nivel de eficacia en el tratamiento de las infestaciones.
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Vol. 4. Núm. 2.
Páginas 64-71 (abril 2007)
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Controlador Borroso Multivariable para el Ajuste de Tratamientos en Agricultura de Precisión
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Palabras clave:
Control Borroso
Control multivariable
Agricultura de Precisión
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Referencias
[Albertos and Sala, 2004]
P. Albertos, A. Sala.
Control borroso. Una metodología integradora.
RIAI, 1 (2004), pp. 22-31
[Cressie, 1991]
N. Cressie.
Statistics for spatial data.
Wiley Series in Probability and Statistics John Wiley and Sons Ltd, (1991),
[Earl et al., 1996]
R. Earl, P.N. Wheeler, B.S. Blackmore, R.J. Godwin.
Precision Farming: The management of variability.
Landwards, 51 (1996), pp. 18-23
[García-Alegre, 1991]
M.C. García-Alegre.
Inteligencia Artificial en el Control de Procesos: controladores borrosos.
Mundo Electrónico, 214 (1991), pp. 42-49
[Kropff et al., 1997]
M.J. Kropff, J. Wallinga, L.A.P. Lotz.
Modelling for precision weed management.
Precision Agriculture: spatial and temporal variability of environmental quality (Ciba Foundation Symposia) (John Wiley and Sons Ltd (Eds.)), Wiley, (1997),
[Lee and Dexter, 2001]
P.S. Lee, A.L. Dexter.
A Fuzzy Approach to Fault Diagnosis in the Presence of Sensor Bias.
FUZZ-IEEE, 2001 (2001), pp. 1585-1588
[Martínez et al., 2005]
M. Martínez, X. Blasco, J.M. Herrero, C. Ramos, J. Sanchis.
Monitorización y control procesos. Una visión teórico-prática aplicada a invernaderos.
RIAI, 2 (2005), pp. 5-24
[Ribeiro et al., 2005]
A. Ribeiro, C. Fernandez-Quintanilla, J. Barroso, M.C. Garcia-Alegre.
Development of an image analysis system for estimation of weed pressure.
Precision Agriculture 05, (2005), pp. 169-174
[Zadeh, 1973]
L.A. Zadeh.
Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes.
IEEE Trans. on Systems, Man & Cybernetics, 3 (1973), pp. 28-44
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