Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados
Fecha
2018-06
Autores
Kharuf Gutiérrez, Samy
Hernández Santana, Luis
Delgado Mora, Irenaldo
Orozco Morales, Rubén
Aday Díaz, Osmany de la Caridad
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Resumen
En este trabajo se muestran las experiencias del Grupo de Automatización, Robótica y Percepción (GARP) de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas (UCLV) y de la Estación Territorial de Investigaciones de la Caña de Azúcar (ETICA) en la utilización de un vehículo aéreo no tripulado (VANT) en la fotogrametría multiespectral, específicamente en el mapeo de sembrados experimentales de caña de azúcar.
Se realizaron pruebas experimentales con dos de los mejores software de procesamiento de imágenes disponibles en el mercado, Agisoft Photoscan y Pix4D, generándose los ortomosaicos 3D y mapas de índices NDVI (Índice Normalizado Diferencial de Vegetación). Se evalúan ambos programas en cuanto a facilidad de uso, tiempo de procesamiento y calidad visual del producto y se definen las condiciones de vuelo del VANT para un adecuado procesamiento de las imágenes recolectadas con la cámara multiespectral Parrot Sequoia. Los resultados indicaron a Pix4D como el programa más eficiente para realizar los cálculos de índices vegetativos, ya que este incorpora correcciones radiométricas específicas a los ortomosaicos. Se analizaron los resultados alcanzados con agrónomos expertos de la ETICA, realizando comparaciones entre los distintos grupos de imágenes procesadas y la correlación entre los mapas de índices con la variedad de caña sembrada, su edad, los niveles de vigor vegetal y otras variables agrícolas. Los resultados obtenidos demuestran que la respuesta espectral permite discriminar los campos en dependencia de la edad y densidad poblacional por parcelas, pero los mapas NDVI no posibilitan determinar las diferentes variedades sembradas en una misma fecha.
Descripción
Palabras clave
Agricultura de Precisión, Indices Vegetativos, Procesamiento de Imágenes, Pix4D, Agisoft Photoscan