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dc.contributor.advisorNavarro Ruiz, Juan Miguel
dc.contributor.authorMartínez López, Álvaro
dc.date.accessioned2026-07-27T12:51:54Z
dc.date.available2026-07-27T12:51:54Z
dc.date.created2026
dc.date.issued2026-07
dc.date.submitted2026-07
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10952/11170
dc.description.abstractEl seguimiento periódico de la cubierta vegetal es relevante en agricultura y monitorización ambiental, aunque los métodos manuales dificultan automatizar las mediciones. Este TFG tuvo como objetivo diseñar, implementar y validar un sistema embebido capaz de estimar el porcentaje de cubierta vegetal mediante el procesamiento local de imágenes RGB. El prototipo utiliza una M5Stack TimerCamera-F con microcontrolador ESP32 y sensor OV3660. Captura imágenes en resolución VGA, las convierte de JPEG a RGB888 y analiza una región de interés mediante Exceso de Verde normalizado (ExG) y HSV (Hue, Saturation, Value; tono, saturación y valor). El sistema calcula el porcentaje de cubierta vegetal y genera una máscara binaria y una imagen de superposición. También incorpora una interfaz web local para configurar parámetros y consultar los resultados, y se integra con la plataforma IoT Thinger.io para enviar, almacenar y visualizar las mediciones y controlar los modos automáticos, incluido Deep Sleep (modo bajo consumo). Las pruebas confirmaron el funcionamiento conjunto de la captura, el procesamiento, la visualización y la comunicación de datos. En dos escenas comparadas con Canopeo, ExG produjo los valores más próximos a esta referencia, mientras que HSV ofreció porcentajes superiores. La prueba de repetibilidad, realizada con cinco capturas, mostró rangos de 0,2 puntos porcentuales para ExG y 0,1 para HSV, con desviaciones estándar de 0,084 y 0,045 puntos porcentuales, respectivamente. También se verificaron los ciclos automáticos y la conservación de la configuración entre despertares. La autonomía teórica, calculada a partir de las hipótesis de consumo adoptadas, fue de 1,44 horas en funcionamiento continuo y de 32,6 días en Deep Sleep, con una captura y un envío cada 24 horas. En conclusión, el prototipo demuestra la viabilidad de estimar autónoma y periódicamente la cubierta vegetal, aunque los resultados dependen de la iluminación, el encuadre, la región de interés y los umbrales seleccionados.es
dc.language.isoeses
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectCubierta vegetales
dc.subjectESP32es
dc.subjectExceso de Verdees
dc.subjectHSVes
dc.subjectInternet de las Cosases
dc.subjectProcesamiento de imágeneses
dc.subjectSistemas embebidoses
dc.titleDiseño y evaluación de un dispositivo conectado para la estimación del porcentaje de cubierta vegetal mediante procesamiento de imágeneses
dc.typebachelor thesises
dc.rights.accessRightsopen accesses
dc.description.disciplineIngeniería, Industria y Construcciónes
dc.description.facultyEscuela Politécnicaes


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