Irrigation performance and gross water productivity in furrow-irrigated ornamental tree production

In the ornamental plant production region of Girona (Spain), which is one of the largest of its kind in southern Europe, most of the surface is irrigated using wide blocked-end furrows. The objectives of this paper were: (1) to evaluate the irrigation scheduling methods used by ornamental plant producers; (2) to analyse different scenarios in order to assess how they affect irrigation performance; (3) to evaluate the risk of deep percolation; and (4) to calculate gross water productivity. A two-year study in a representative commercial field, planted with Prunus cerasifera ‘Nigra’, was carried out. The irrigation dose applied by the farmers was slightly smaller than the required water dose estimated by the use of two different methods: the first based on soil water content, and the second based on evapotranspiration. Distribution uniformity and application efficiency were high, with mean values above 87%. Soil water content measurements revealed that even at the end of the furrow, where the infiltrated water depth was greatest, more than 90% of the infiltrated water was retained in the shallowest 40 cm of the soil; accordingly, the risk of water loss due to deep percolation was minimal. Gross water productivity for ornamental tree production was € 11.70 m–3, approximately 20 times higher than that obtained with maize in the same region

Image segmentation integrating colour, texture and boundary information

La tesis se centra en la Visión por Computador y, más concretamente, en la segmentación de imágenes, la cual es una de las etapas básicas en el análisis de imágenes y consiste en la división de la imagen en un conjunto de regiones visualmente distintas y uniformes considerando su intensidad, color o textura. Se propone una estrategia basada en el uso complementario de la información de región y de frontera durante el proceso de segmentación, integración que permite paliar algunos de los problemas básicos de la segmentación tradicional. La información de frontera permite inicialmente identificar el número de regiones presentes en la imagen y colocar en el interior de cada una de ellas una semilla, con el objetivo de modelar estadísticamente las características de las regiones y definir de esta forma la información de región. Esta información, conjuntamente con la información de frontera, es utilizada en la definición de una función de energía que expresa las propiedades requeridas a la segmentación deseada: uniformidad en el interior de las regiones y contraste con las regiones vecinas en los límites. Un conjunto de regiones activas inician entonces su crecimiento, compitiendo por los píxeles de la imagen, con el objetivo de optimizar la función de energía o, en otras palabras, encontrar la segmentación que mejor se adecua a los requerimientos exprsados en dicha función. Finalmente, todo esta proceso ha sido considerado en una estructura piramidal, lo que nos permite refinar progresivamente el resultado de la segmentación y mejorar su coste computacional. La estrategia ha sido extendida al problema de segmentación de texturas, lo que implica algunas consideraciones básicas como el modelaje de las regiones a partir de un conjunto de características de textura y la extracción de la información de frontera cuando la textura es presente en la imagen. Finalmente, se ha llevado a cabo la extensión a la segmentación de imágenes teniendo en cuenta las propiedades de color y textura. En este sentido, el uso conjunto de técnicas no-paramétricas de estimación de la función de densidad para la descripción del color, y de características textuales basadas en la matriz de co-ocurrencia, ha sido propuesto para modelar adecuadamente y de forma completa las regiones de la imagen. La propuesta ha sido evaluada de forma objetiva y comparada con distintas técnicas de integración utilizando imágenes sintéticas. Además, se han incluido experimentos con imágenes reales con resultados muy positivos.