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Al-Hadithi BmAutor o Coautor

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11 de febrero de 2022
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Artículo
Sí

A methodology for the automated delineation of crop tree crowns from uav-based aerial imagery by means of morphological image analysis

Publicado en: Agronomy-Basel. 12 (1): 43- - 2022-01-01 12(1), DOI: 10.3390/agronomy12010043

Autores:

Ponce, Juan Manuel; Aquino, Arturo; Tejada, Diego; Al-Hadithi, Basil Mohammed; Andujar, Jose Manuel
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Afiliaciones

Tech Univ Madrid, Sch Ind Design & Engn, Dept Elect Elect Control Engn & Appl Phys, Ronda Valencia 3, Madrid 28012, Spain - Autor o Coautor
Univ Huelva, Res Ctr Technol Energy & Sustainabil CITES, Huelva Palos Frontera Rd, Huelva 21819, Spain - Autor o Coautor
UPM CSIC, Ctr Automat & Robot, J Gutierrez Abascal 2, Madrid 28006, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

The popularisation of aerial remote sensing using unmanned aerial vehicles (UAV), has boosted the capacities of agronomists and researchers to offer farmers valuable data regarding the status of their crops. This paper describes a methodology for the automated detection and individual delineation of tree crowns in aerial representations of crop fields by means of image processing and analysis techniques, providing accurate information about plant population and canopy coverage in intensive-farming orchards with a row-based plant arrangement. To that end, after pre-processing initial aerial captures by means of photogrammetry and morphological image analysis, a resulting binary representation of the land plot surveyed is treated at connected component-level in order to separate overlapping tree crown projections. Then, those components are morphologically transformed into a set of seeds with which tree crowns are finally delineated, establishing the boundaries between them when they appear overlapped. This solution was tested on images from three different orchards, achieving semantic segmentations in which more than 94% of tree canopy-belonging pixels were correctly classified, and more than 98% of trees were successfully detected when assessing the methodology capacities for estimating the overall plant population. According to these results, the methodology represents a promising tool for automating the inventorying of plants and estimating individual tree-canopy coverage in intensive tree-based orchards.
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Palabras clave

aircraftcanopy covercolorcrop treedensitydistancelow-altitudemorphological image analysisorchardssystemsunmanned aerial vehicle (uav)Aerial imageryCanopy coverCrop treeMorphological image analysisUnmanned aerial vehicle (uav)Weed detection

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Agronomy-Basel debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022, se encontraba en la posición 16/88, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Agronomy.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.46. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.26 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-24, el siguiente número de citas:

  • WoS: 11
  • Scopus: 11
  • Google Scholar: 9
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 21 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/87955/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 142
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