Share | 10/12/2022
Para crear mapas multiespectrales de alta calidad para una agroindustria en una zona con condiciones meteorológicas dinámicas, Drone Imagery & Data Expert (DIDEX) recurrió al nuevo sensor multiespectral MicaSense RedEdge-P utilizado en combinación con el software Measure Ground Control para la planificación de misiones de vuelo. El sensor pancromático de la cámara permite realizar un enfoque panorámico que aumenta la resolución de sus cinco bandas multiespectrales para posibilitar la cartografía multiespectral en 3D, que era crucial para este proyecto.
Con sede en Bélgica, Drone Imagery & Data Expert (DIDEX) ofrece datos multiespectrales y térmicos y servicios de procesamiento a institutos de investigación, empresas de floricultura y contratistas paisajistas.
En mayo de 2022, Proefcentrum Fruitteelt npo (pcfruit), un centro de investigación científica aplicada al cultivo de frutas, encargó a DIDEX la elaboración de mapas de índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y de índice de borde rojo de diferencia normalizada (NDRE) de su superficie de experimentación con perales.
pcfruit utilizó estos datos para desarrollar un modelo de predicción del rendimiento que servirá de apoyo a la contratación de trabajadores de la cosecha para adecuar la mano de obra a las necesidades de producción. pcfruit también investigó si los mapas podrían utilizarse para aplicaciones de agricultura de precisión, como la poda variable de raíces. Las raíces de los árboles que crecen demasiado rápido se podan en función de un mapa de tareas, para garantizar que una cantidad suficiente de la energía del árbol se destina a sus frutos y no sólo a su crecimiento.
Aunque los huertos suelen ser pequeños (±15 acres), el terreno puede variar mucho entre zonas llanas y laderas. DIDEX utilizaba anteriormente el software de planificación de vuelos Ground Station Pro de DJI, pero recientemente ha cambiado a la planificación de vuelos Measure Ground Control por las capacidades de seguimiento del terreno de la aplicación, que garantizan una captura y resolución de datos coherentes.
Las condiciones meteorológicas plantean otro reto, explica Yves Lantin, Director General de DIDEX. Esta región frutícola está intermitentemente nublada y ventosa. Además de los retos habituales que estas condiciones plantean a los vuelos de drones, plantean retos únicos para la captura de datos multiespectrales: Las nubes variables producen sombras variables, que sesgan los valores NDVI y NDRE de los datos. El viento crea objetos desalineados (como hojas) en la captura de datos multisensor típica de los flujos de trabajo multiespectrales que requieren imágenes RGB separadas para crear MDS y MDT. La desalineación se produce porque los sensores captan los datos a ritmos diferentes.
Los MDS y MDT bien alineados son importantes en el trabajo de DIDEX para producir productos de datos multiespectrales 3D de alta calidad. Los datos multiespectrales tridimensionales permiten realizar análisis más precisos y detallados del dosel de los cultivos y diferenciar mejor entre terrenos homogéneos, como árboles y hierba de un color similar. En proyectos como éste, se pueden utilizar datos multiespectrales en 3D para filtrar los perales de su entorno.
Lantin eligió el sensor RedEdge-P de MicaSense por sus cinco bandas multiespectrales estrechas y su banda pancromática de alta resolución para una resolución de salida pancromática de 2 cm/px a 60 m (0,8 pulgadas a 200 pies).
Los sensores de banda estrecha permiten realizar análisis muy detallados, pero suelen tener una resolución demasiado baja para crear MDS y MDT a partir de las bandas RGB. Por eso las cámaras multiespectrales suelen ir acompañadas de cámaras RGB: para crear MDS y MDT. Sin embargo, la banda pancromática del sensor RedEdge-P ayuda a mejorar enormemente la resolución de las cinco bandas estrechas de menor resolución.
Esta resolución mejorada elimina la necesidad de una cámara RGB independiente para crear los modelos 3D, MDS y MDT necesarios para vectorizar árboles y otros datos de cultivo. Además, con la RedEdge-P todos los datos de salida están ahora alineados geográficamente, ya que todas las imágenes se capturan en el mismo sensor con un obturador global.
De este modo, el RedEdge-P optimiza las operaciones del dron y el tiempo de vuelo al eliminar la necesidad de cargas útiles adicionales, y también simplifica el flujo de trabajo posterior al procesamiento.
Velocidad y la facilidad de uso fueron las principales consideraciones de DIDEX a la hora de elegir el RedEdge-P. “Es increíble cómo evolucionan los algoritmos de cosido para poder seguir procesando grandes proyectos en un ordenador de sobremesa económico con 16 GB de RAM. Nos gustaría seguir procesando los datos nosotros mismos en lugar de utilizar plataformas online.”
“Con RedEdge-P, podemos crear orto mapas y DSM/DTM con nitidez panorámica. Esto nos ahorra tiempo porque podemos hacerlo todo en una sola ejecución de postprocesado”.
Las bandas estrechas del sensor con filtros de calidad científica lo hacen útil para calcular múltiples índices y compuestos de vegetación. También lo hace adecuado para proyectos que requieren una gran precisión.
Para garantizar datos coherentes incluso en condiciones de iluminación cambiantes, DIDEX utiliza el sensor de luz incidente DLS 2. El sensor mide la luz ambiental y el ángulo del sol para cada una de las cinco bandas multiespectrales de la cámara, información que luego se utiliza para la calibración radiométrica en el postprocesado. (Los usuarios de MicaSense también tienen la opción de mejorar la calibración radiométrica utilizando el panel de reflectancia CRP2, un panel compacto de control del suelo).
Hasta ahora, la empresa garantizaba la precisión de los datos utilizando puntos de control terrestre. Sin embargo, el PPK integrado en el RedEdge-P reduce el número de GCP a 2 en lugar de los 5 o más que hay que distribuir por el huerto. DIDEX utiliza ahora el sensor con sus Emlid Reach RS2 y Emlid Reach M2 para correcciones PPK.
Para este proyecto, los mapas NDVI y NDRE se crearon con el fondo (hierba y franjas de suelo) filtrado, de modo que sólo quedaran las hileras de árboles, algo para lo que los datos de altura de los modelos 3D eran importantes.
La banda pancromática del sensor permite vectorizar los datos (pancromáticos). Captar todos los datos con el mismo sensor y generar a partir de ellos todos los modelos 2D y 3D es la característica favorita de Lantin.
El tratamiento inicial de los datos se realizó con PIX4Dfields, y se utilizó QGIS para la poligonización y el cálculo de estadísticas zonales.
Por un lado, pcfruit se interesaba sobre todo por las estadísticas zonales, que se presentaban en formato de tabla. pcfruit comparó los índices con una serie de parámetros subyacentes, como las condiciones meteorológicas y los regímenes de riego. Por otro lado, pcfruit desarrolla aplicaciones basadas en los índices derivados a nivel de árbol como modelos de predicción de rendimiento y la generación de mapas de tareas para aplicaciones de agricultura de precisión.
El RedEdge-P se ha convertido en una herramienta habitual en el arsenal de la empresa, y DIDEX ya lo ha utilizado en proyectos sobre fruta, maíz, remolacha, hortalizas como espárragos y floricultura para institutos de investigación y agrónomos. En floricultura, la altura de la planta, el diámetro y las medidas de salud son igualmente importantes, por lo que el sensor RedEdge-P es ideal para la captura de datos, ya que hace que la necesidad de un sensor RGB sea redundante.
Cuando recibieron el sensor RedEdge-P a principios de esta campaña frutícola y lo utilizaron en el estudio del peral, el equipo de DIDEX no tuvo tiempo suficiente para descubrir todas sus características y ventajas. Hoy en día, todas las funciones del sensor se han convertido en las más utilizadas, afirma Lantin. Para la próxima campaña frutícola, DIDEX optimizará todo su flujo de trabajo en torno al uso de la RedEdge-P.
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