96 CONTROL Figura 3: Campo de maíz estudiado. 3. Preprocesado de las imágenes Las imágenes tomadas durante el vuelo son trasladadas desde la cámara a un ordenador. Los archivos generados por la cámara convencional pueden ser usados tal cual, sin embargo los de la cámara multiespectral necesitan cierto tratamiento previo para poder ser procesadas. Antes del análisis de las imágenes que generará el mapa de infestación, es necesario un proceso de mosaicado. Dicho proceso consiste en combinar y dar coordenadas a todas las imágenes tomadas en vuelo de forma que al final se obtenga una única imagen (denominada ortoima- gen) que muestre el campo de cultivo en su totalidad. 4. Generación del mapa de infestación El proceso de generación del mapa de infestación de malas hierbas se lleva a cabo automáticamente mediante un algoritmo de análisis de imagen orientado a objetos desarrollado en nuestro grupo de investigación. Cada ob- jeto es un conjunto de píxeles homogéneos adyacentes y permite un análisis más preciso que los basados sólo en píxeles (Blaschke, 2010; Peña et al., 2013). Ello se debe a que tiene la ventaja de incorporar en los algorit- mos de clasificación, además de la información espectral como es usual en los análisis de imagen basado en píxe- les, la posición de las malas hierbas con respecto a las lí- neas de cultivo y otros parámetros adicionales como la forma y tamaño de las plantas o parámetros de textura de los objetos presentes en la imagen. Tras el análisis de la imagen se obtiene un mapa con la localización de las malas hierbas. Éste es segmentado formando una estructura de malla adaptada a las dimen- siones de la maquinaria de tratamiento (p.ej., separación de boquillas de aplicación de herbicida). En cada una de las casillas de dicha malla se calcula la cobertura de malas hierbas, y por último se exportan los resultados en for- matos de imagen y de tabla para su posterior análisis e integración en la maquinaria de tratamiento. Ejemplo de aplicación: cultivo de maíz En este apartado se describe un caso el que se ha utiliza- do la metodología expuesta anteriormente. En el caso presentado se trata de un cultivo de maíz, aunque tam- bién se está aplicando en girasol y trigo. El estudio se llevó a cabo con una colección de imágenes tomadas en mayo de 2011 en una parcela de maíz situada en Arganda del Rey (Madrid) infestada naturalmente de varias especies de malas hierbas de hoja ancha (Amaran- thus blitoides, Xanthium strumarium) y de hoja estrecha (Sorghum halepense). El estado fenológico del cultivo y las malas hierbas era de 4-6 hojas verdaderas (Figura 3). El UAV fue programado para volar a 30 m de altura sobre el campo de cultivo con la cámara multiespectral. El algoritmo de análisis de imagen se evaluó comparando los resultados de las clasificaciones obtenidas (porcentaje de infestación de malas hierbas) con una serie de datos verdad-terreno adquiridos el mismo día en que se toma- ron las imágenes con el UAV. El muestreo realizado para la verdad-terreno se obtuvo determinando la infestación de malas hierbas en una serie de marcos de aluminio dis- puestos por toda la parcela de estudio y que fueron iden- tificados en la imagen del cultivo generada tras el mosaicado. Las casillas resultantes (Figura 4) de la segmentación final del mapa creado se clasificaron en cuatro categorías de infestación según la cobertura de malas hierbas: Sin in- tecnología