Diferencia entre revisiones de «Imagen multiespectral»
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[[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|left| Firmas Espectrales de tres cultivos. Tomado de Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM]] | [[Image: fig1ImgMultiesp.png|thumb|left| Firmas Espectrales de tres cultivos. Tomado de Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM]] | ||
Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia. | Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia. | ||
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En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo). <br> | En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo). <br> | ||
Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra. | Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra. | ||
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*Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura. | *Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura. | ||
*Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM. http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1 | *Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM. http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1 | ||
+ | *Procesado de imágenes. http://volaya.github.io/libro-sig/chapters/Imagenes.html | ||
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Revisión del 16:37 30 ene 2019
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Imagen multiespectral: Es aquella que, además de la información contenida en los colores visibles del espectro, aporta información en otras bandas fuera del umbral visible. Solamente se pueden obtener con aditamentos especiales desinados a tales efectos.
Generalidades
Las imágenes multiespectrales aportan la información de los colores del Espectro Visible (EV), más otras bandas, mayormente del espectro infrarrojo; la cantidad de bandas infrarrojas que se agreguen depende del uso que se les vaya a dar. En Agricultura de Precisión se agregan tres bandas:
- Infrarrojo cercano
- Infrarrojo medio
- Infrarrojo Térmico
La primera etapa del proceso requiere tomar las Firmas Espectrales (FE) de los cultivos sanos de interés en condiciones controladas y crear una base de datos referencia, que servirá para comparar en el futuro.
Luego se agregan las Firmas Espectrales de cultivos enfermos o sometidos a estrés hídrico a la base de datos de referencia.
En esta imagen puede verse, entre otras, las FE del pasto. Nótese cómo cambian los patrones de absorción del pasto saludable (en verde) y con carencias hídricas (en rojo).
Al tomar las imágenes aéreas, se compara el análisis espectral con la base de datos de referencia por medio de computadoras que analizan y obtienen la FE de cada sección del terreno y nos da un mapa con la distribución espacial de los cultivos en que se encuentran en las distintas secciones y del estado en que éste se encuentra.
Utilidades en la agricultura
El uso de imágenes multiespectrales tomadas con drones o (VANT, Vehículo Aéreo no Transportado) o mediante satélites, permite diagnosticar el estado de desarrollo de los campos de cultivo, la presencia de plagas u otras patologías como la carencia de nutrientes en el suelo. Estas imágenes, una vez analizadas por computadoras, emiten un diagnóstico sin el riesgo de errores subjetivos que se pueden cometer a simple vista. Las imágenes espectrales en la agricultura otorgan una serie de ventajas en base a la toma de datos, su análisis e interpretación. Gracias a estas imágenes, los profesionales de la agricultura consiguen saber las necesidades exactas de insumos, tanto a nivel global como específico. En general, permiten:
- Extraer información del terreno y de los cultivos agrícolas que el ojo humano no puede capturar.
- Saber con precisión cuánto fertilizante se recomienda utilizar en nuestros productos agrícolas.
- Conocer cómo han respondido nuestras explotaciones agrícolas a la aplicación de fertilizantes.
- Detectar el buen o el mal estado de ciertas cosechas y la presencia de plagas o enfermedades en los diferentes cultivos.
- Tomar decisiones a tiempo sobre el desarrollo de los sistemas de producción y direccionar las explotaciones hacia una agricultura de precisión.
- Identificar obstáculos y facilitar el diagnóstico en áreas para obtener posibles puntos de conflicto en el desarrollo del cultivo y que, aparentemente, parecían favorables. Por ejemplo: hongos como el ''mildiu'', ''fusarium'' entre otros, que afectan a cultivos como la pepino y el plátano.
- Planificar, supervisar y controlar los cultivos eficazmente.
Otras ventajas
El uso de herramientas para obtener imágenes multiespectrales en la agricultura permite:
- Reducción del riesgo humano
- Menor contaminación
- Ahorrar tiempo
- Precisión
- Versatilidad
Fuentes
- Gómez Rivera, A.F.; Jiménez López A.F.; Velázquez Clavijo, F. Agricultura de precisión y sensores multiespectrales aerotransportados. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/317225959_Agricultura_de_Precision_y_Sensores_Multiespectrales_Aerotransportados
- Kharuf-Gutierrez, S.; Hernández-Santana, L.; Orozco-Morales, R. y Aday, O de la C. Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados. RIELAC Vol. XXXIX 2/2018 p. 79-91.
- Pantaleone L. y Tosini M. Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales Landsat EM. Disponible en: http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1
- Santiago, J.J. 2018. ¿Por qué se utilizan imágenes espectrales en la agricultura?. Conapa.es. Agricultura 4.0. Disponible en: https://blog.conapa.es/por-que-se-utilizan-imagenes-espectrales-en-la-agricultura.
- Clasificación de cultivos a partir de imágenes satelitales LANDSAT EM. http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/23638/Documento_completo.pdf?sequence=1
- Procesado de imágenes. http://volaya.github.io/libro-sig/chapters/Imagenes.html