Análisis de imágenes multiespectrales adquiridas con vehículos aéreos no tripulados

• Autores: Samy Kharuf-Gutierrez, Luís Hernández Santana, Rubén Orozco-Morales, Osmany de la C. Aday Díaz, Irenaldo Delgado Mora
• Localización: Revista Científica de Ingeniería Electrónica, Automática y Comunicaciones, ISSN-e 0258-5944, ISSN 1815-5928, Vol. 39, Nº. 2, 2018, págs. 79-91
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analysis of multispectral images acquired with unmanned aerial vehicles
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• Resumen
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    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

  • English

    This research paper deals with the experiences of the Group of Automation, Robotics and Perception (GARP) of the Universidad Central "Marta Abreu" de Las Villas (UCLV) and the Territorial Research Station of the Sugarcane (ETICA), in the use of an Unmanned Aerial Vehicles (UAV) for multispectral photogrammetry, with the aim at mapping experimental sugarcane plantations. Experimental tests with two of the best image processing software available at the market were done, Agisoft Photoscan and Pix4D, generating 3D orthomosaics and index maps NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Both programs were evaluated in terms of ease of use, processing time, and visual quality of the product, having the flight conditions of the UAV defined for an adequate processing of the images collected with the Parrot Sequoia Multispectral Camera. The results indicated a Pix4D program as the most efficient one to calculate vegetative indexes due to the incorporation of radiometric corrections specific for the orthomosaics. The results achieved were analyzed in collaboration with expert agronomists from ETICA, to make comparisons between the different groups of processed images and the correlation between the index maps with the variety of sugarcane crops, their age, the levels of plant vigor and other agricultural variables. The obtained results show that the spectral response permits to discriminate the fields depending on the age and demographic density in each parcel, but the NDVI don’t facilitate the determination of different varieties with the same plantation date