Modelización de la deriva de sensores termográficos embarcados en uav para un manejo eficiente del riego
- Autores: Fernando Juan Pérez Porras
- Directores de la Tesis: Alfonso García-Ferrer (dir. tes.), Francisco Javier Mesas Carrascosa (codir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2021
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Israel Quintanilla García (presid.), Isabel Luisa Castillejo González (secret.), Juan José Ruiz Lendínez (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería Agraria, Alimentaria, Forestal y del Desarrollo Rural Sostenible por la Universidad de Córdoba y la Universidad de Sevilla
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Helvia
- Resumen
1. introducción o motivación de la tesis El uso civil de plataformas aérea no tripuladas ha experimentado un notable interés en la última decada, siendo la agricultura una de las áreas que mayor interés ha despertado. La flexibilidad que ofrecen estas plataformas, permitiendo realizar vuelos sobre el cultivo en el preciso momento de interés, permite realizar estudios multi-temporales aplicando técnicas de teledetección de muy alta resolución espacial. Estas aplicaciones están siendo posibles no sólo por el avance tecnológico en el desarrollo de plataformas de vuelo; la miniaturización de sensores hace posible embarcarlos como carga de pago en estas plataformas. De este modo es posible embarcar sensores RGB, multi y/o hiperespectrales, termográficos y LiDAR, los cuales registran información de los cultivos en distintas regiones del espectro electromagnético, que una vez procesada son empleados en aplicaciones de agricultura de precisión. En función del tipo de sensor, su uso presenta un mayor o menor grado de madurez, beneficiación o limitando su uso. En el caso de sensores RGB o multiespectrales, distintos trabajos de investigación han definido las condiciones de uso, optimizando los tiempos de vuelo, definición del tamaño de pixel más adecuado, etc. [1, 2, 3]. Esto está permitiendo su uso en trabajo de control del desarrollo estructural del cultivo [4], desarrollo vegetativo [5] o la detección de malas hierbas [6]. En el caso del uso de sensores termográficos, su uso aparece mas limitado a consecuencia de la tecnología empleada si bien despierta un elevado interés tanto para su aplicación en la detección de enfermedades [7] o evaluación de estrés hídrico [8,9] en cultivos. Los sensores termográficos de uso civil se basan en una tecnología de microbolómetros no refrigerado la cual presenta cambios continuos en la medida de temperatura. Esta inestabilidad genera una deriva en la adquisición de los valores de temperatura que debe ser corregida [10]. Gomez-Candón [10] presenta un método basado en la revisita continua en vuelo de puntos de temperatura conocidos para realizar un ajuste de los valores registrados. Como contrapartida, los tiempos de vuelo sobre la zona de interés se reducen debido, además la deriva del sensor sigue apareciendo entre cada dos instante de revisita. Se presenta un método basado en la adquisición de tie points que permite calcular la deriva de cualquier sensor termográfico en función del tiempo. Esta técnica permitirá la aplicación de modelos de corrección para la generación de mapas termográficos aplicados a la agricultura de precisión.
2.contenido de la investigación El principal objetivo de esta Tesis Doctoral es explorar y analizar el uso de sensores embarcados en plataformas espaciales y aéreas no tripuladas aplicando técnicas de Teledetección en distintos campos de actuación, desde la modelización del comportamiento del sensor durante el registro de datos hasta la generación de información de utilidad para la toma de decisiones, pasando por la formación y capacitación de profesionales en el manejo de estas tecnologías. Concretamente esta Tesis ha quedado estructurada a través de 3 capítulos de artículos publicados como son: Capítulo 1. Drift correction of lightweight microbolometer thermal sensors on-board unmanned aerial vehicles En este capítulo se ha desarrollado una metodología que permita, a partir de la extracción de puntos de control en imágenes termográficas registradas por un sensor embarcado en una plataforma aérea no tripulada en las zonas de solape longitudinal y transversal durante la fase de aerotriangulación en el flujo de trabajo fotogramétrico, evaluar la deriva térmica del bolómetro producida en el sensor en función del tiempo. Una vez calculada esta deriva, se han desarrollado unos modelos que dan respuesta a esta deriva de la temperatura en función del tiempo, generando unas nuevas imágenes termográficas corregidas debidas a este funcionamiento.
Capítulo 2. Project-based learning applied to unmanned aerial systems and remote sensing El desarrollo de la tecnología de los vehículos aéreos no tripulados y la miniaturización de los sensores han cambiado la forma de utilizar la teledetección, popularizando esta disciplina en la agricultura de precisión. Además de la transferencia de estas tecnologías al sector productivo, no menos importante es su incorporación en la capacitación de ingenieros. En este capítulo se presenta como se ha introducido el uso de estas tecnologías en la formación de los alumnos de Master en Ingeniería Agronómica a través de la formación basada en proyectos.
Capítulo 3. Effect of lockdown measures on atmospheric nitrogen dioxide during SARSCoV-2 in Spain Debido a la pandemia producida por el virus SARS-CoV-2, la concentración de gases de efecto invernadero en la atmósfera ha disminuido notablemente, sobre todo durante el periodo de confinamiento de la población. En este capítulo, se analiza a través del uso de sensores embarcados en la plataforma Sentinel-5P del programa de observación de la Tierra Copernicus de la Unión Europea esta reducción y su relación con la densidad de población en España a partir de técnicas clásicas de teledetección.
3.conclusión Las características de los vehículos aéreos no tripulados por su baja altitud de vuelo, su bajo coste y gran flexibilidad, ofrecen nuevas oportunidades para las aplicaciones de agricultura de precisión aumentando la resolución espacial y temporal con datos de múltiples fuentes. Aun así, uno de los puntos débiles de los UAV comerciales y de bajo coste es hasta ahora la autonomía de vuelo, lo que implica la miniaturización máxima de la electrónica de las cargas de pago, para aumentar el rendimiento de la autonomía lo máximo posible.
A pesar de que las plataformas no tripuladas con sensores son fácilmente accesibles en la actualidad y se han usado ampliamente en una gran cantidad de proyectos con éxitos diversos, todavía es necesario seguir trabajando en el pre-procesamiento de los datos capturados por las distintas fuentes con objeto de poder realizar análisis concluyentes sobre los mismos. Por otro lado, la reducción en tamaño de los componentes electrónicos genera problemas que son necesarios resolver con metodologías estandarizadas para su posterior aplicación sobre los cultivos agrarios. Cada tipo de sensor pasivo miniaturizado necesita de correcciones para ofrecer resultados similares a los sensores embarcados en plataformas aéreas tripuladas o satelitales. Las técnicas tradicionales de pre-procesado y corrección de captura de datos se están actualizando por procedimientos más avanzados a partir de modelos matemáticos que explican y corrigen su comportamiento. En general, como se ha comprobado con los resultados obtenidos en el capítulo 1 de la tesis, una nueva metodología de pre-procesamiento de datos ha sido aplicada a los datos termográficos capturados por el sensor embarcado en el UAV. Una vez que los datos han sido pre-procesados se han aplicado metodologías clásicas para las correcciones atmosféricas, que en este caso si han surtido efecto. En definitiva, los datos capturados por plataformas UAV menores de 25 kg con pequeños sensores necesitan de un preprocesado para posteriormente aplicar sobre ellos técnicas clásicas de teledetección.
Cada vez es más importante divulgar este tipo de pre-procesado de datos en todos los ámbitos, académico, empresarial, industrial, etc. Debido a la velocidad a la que avanza la tecnología, es necesario que se transfiera de forma rápida este conocimiento como se ha visto en el capítulo 2, para que las técnicas aplicadas sobre los datos capturados de UAV sean las correctas e incorporen esta fase en el procesamiento.
Una vez que se han corregido los datos capturados por estos sensores de UAV a partir de este nuevo concepto para la modelización de la deriva térmica, el flujo de trabajo para generar productos a través de teledetección sigue una estructura fija y estandarizada que permite a partir de datos capturados por un sensor y datos terreno, generar modelos predictivos.
Finalmente, en el capítulo 3 de la tesis, se ha seguido un flujo de trabajo para la predicción de variables ambientales desde satélite de forma análoga a como se realiza a partir de datos capturados por sensores de UAV, una vez pre-procesados. Esto es de gran importancia ya que identifica un flujo de trabajo estándar para teledetección donde la única diferencia entre el procesado de datos desde UAV y satélite, sólo implica un preprocesado inicial en los datos capturados desde plataformas no tripuladas.
4. bibliografía Mesas-Carrascosa, F. J., Rumbao, I. C., Berrocal, J. A. B., & Porras, A. G. F. (2014). Positional quality assessment of orthophotos obtained from sensors onboard multi-rotor UAV platforms. Sensors, 14(12), 22394-22407.
2. Mesas-Carrascosa, F. J., Notario-García, M. D., de Larriva, J. E. M., de la Orden, M. S., & Porras, A. G. F. (2014). Validation of measurements of land plot area using UAV imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 33, 270-279.
3. Mesas-Carrascosa, F. J., Torres-Sánchez, J., Clavero-Rumbao, I., García-Ferrer, A., Peña, J. M., Borra-Serrano, I., & López-Granados, F. (2015). Assessing optimal flight parameters for generating accurate multispectral orthomosaicks by UAV to support sitespecific crop management. Remote Sensing, 7(10), 12793-12814.
4. Guillén-Climent, M. L., Zarco-Tejada, P. J., Berni, J. A., North, P. R., & Villalobos, F. J. (2012). Mapping radiation interception in row-structured orchards using 3D simulation and highresolution airborne imagery acquired from a UAV. Precision agriculture, 13(4), 473500.
5. Rey, C., Martín, M. P., Lobo, A., Luna, I., Diago, M. P., Millan, B., & Tardáguila, J. (2013). Multispectral imagery acquired from a UAV to assess the spatial variability of a Tempranillo vineyard. In Precision agriculture’13 (pp. 617-624). Wageningen Academic Publishers.
6. López-Granados, F., Torres-Sánchez, J., Serrano-Pérez, A., de Castro, A. I., MesasCarrascosa, F. J., & Peña, J. M. (2016). Early season weed mapping in sunflower using UAV technology: variability of herbicide treatment maps against weed thresholds. Precision Agriculture, 17(2), 183-199.
7. Calderón, R., Navas-Cortés, J. A., Lucena, C., & Zarco-Tejada, P. J. (2013). Highresolution airborne hyperspectral and thermal imagery for early detection of Verticillium wilt of olive using fluorescence, temperature and narrow-band spectral indices. Remote Sensing of Environment, 139, 231-245.
8. Zarco-Tejada, P. J., González-Dugo, V., & Berni, J. A. (2012). Fluorescence, temperature and narrow-band indices acquired from a UAV platform for water stress detection using a microhyperspectral imager and a thermal camera. Remote Sensing of Environment, 117, 322-337.
9. Bellvert, J., Zarco-Tejada, P. J., Girona, J., & Fereres, E. (2014). Mapping crop water stress index in a ‘Pinot-noir’vineyard: comparing ground measurements with thermal remote sensing imagery from an unmanned aerial vehicle. Precision agriculture, 15(4), 361-376.
10. Gómez-Candón, D., Virlet, N., Labbé, S., Jolivot, A., & Regnard, J. L. (2016). Field phenotyping of water stress at tree scale by UAV-sensed imagery: new insights for thermal acquisition and calibration. Precision Agriculture, 17(6), 786-800.
