Share | 04/20/2017
Os métodosde captação e processamento de dados com baixa sobreposição têm merecido recentemente alguma atenção no sector dos drones agrícolas. A ideia é que, ao reduzir a quantidade de imagens que se sobrepõem, o tempo total de voo é reduzido, o que acaba por poupar tempo e dinheiro aos pilotos de drones. Embora seja verdade que este método poupa tempo, a verdade é que apresenta um importante compromisso: sacrifica a precisão, a resolução e os resultados valiosos para poupar mais cinco minutos no terreno.
É isso mesmo, descobrimos que voar com sobreposição padrão (70%) apenas acrescenta cinco minutos adicionais ao plano de voo, em comparação com voar no mesmo campo com baixa sobreposição (25%). ***
Aqui estão cinco razões para voar mais cinco minutos:
Um resultado vital que só pode ser produzido a partir de dados de sobreposição padrão é um Modelo Digital de Superfície (DSM). Um DSM é uma ferramenta surpreendentemente vantajosa no arsenal de qualquer agrónomo, principalmente devido à sua utilização na avaliação das propriedades da superfície e do fluxo de água. Por exemplo, na imagem abaixo, um agrónomo utilizou uma combinação de NDVI e um DSM para determinar que uma grande área do campo de batatas do seu cliente estava a sofrer de excesso de rega. Problemas como este são difíceis de identificar apenas através dos índices de vegetação, que tendem a centrar-se apenas no stress ou nas doenças das plantas.
Os DSMs são produzidos através de um processo fotogramétrico avançado que compara e faz corresponder pontos comuns tirados de diferentes ângulos em cada imagem para construir um modelo tridimensional da área captada. Quanto mais correspondências houver, mais preciso será o modelo e menos artefactos aparecerão no mosaico resultante.
Em contraste, os métodos de processamento de baixa sobreposição juntam imagens de forma semelhante à forma como o seu telemóvel cria panoramas; com poucos pontos comuns entre as imagens e uma grande quantidade de mistura. Este processo não pode criar quaisquer resultados 3D porque não existem pontos de comparação suficientes para um modelo exato.
Ao juntar imagens tiradas em terrenos variados, é essencial uma elevada sobreposição para uma modelação 3D precisa. Sem ela, a falta de pontos de referência comuns em cada imagem conduz a artefactos no mosaico resultante, tais como objectos desalinhados e distâncias distorcidas.
Com uma sobreposição suficiente, o resultado é um verdadeiro ortomosaico que modela o terreno com exatidão e pode ser utilizado para medições precisas. Os dados de baixa sobreposição só produzirão um resultado de qualidade se o terreno for perfeitamente plano e se a câmara estiver perfeitamente orientada (virada para baixo) durante o voo.
As plantas absorvem muita luz solar, mas também reflectem grande parte dela de volta para o céu e para a câmara. Como nem a iluminação do sol nem os reflexos das plantas são difusos (uniformemente espalhados em todas as direcções), isto causa pontos brilhantes e gradientes em cada uma das imagens captadas. A localização destes pontos brilhantes depende das orientações e ângulos combinados do sol e da câmara em relação ao solo.
Se existirem várias imagens sobrepostas que cubram a mesma área, é possível eliminar ou reduzir significativamente os gradientes e as manchas solares combinando dados de diferentes imagens. No exemplo acima, existem duas imagens, cada uma com um brilho solar. O brilho parece estar num local diferente em cada imagem devido aos vários ângulos envolvidos. Uma forma simples de resolver este problema é sobrepor a imagem de baixo por trás da de cima e a de cima por trás de uma terceira imagem, ocultando completamente o brilho do sol. No entanto, isto só pode ser feito com uma sobreposição significativa.
Além disso, várias imagens sobrepostas fornecem várias medições da reflectância da superfície em diferentes ângulos, o que, por sua vez, oferece a oportunidade de criar um mapa de reflectância mais preciso. Isto significa que o NDVI e outros índices produzidos a partir dos dados serão mais exactos.
Os dados de alta resolução são benéficos para muitas culturas especializadas e são uma das principais vantagens da captura de dados a partir de um drone. Com a maioria das soluções fotogramétricas padrão, a resolução de saída é normalmente a mesma que a resolução de entrada; se forem recolhidos dados de 8 cm/px, a saída processada será também de 8 cm/px.
As soluções de baixa sobreposição podem não fornecer a resolução total dos dados após o processamento. Uma técnica comum para reduzir o impacto de erros e artefactos no processamento de baixa sobreposição é reduzir a resolução dos dados de saída. Por exemplo, se os dados forem captados com uma resolução de 4 cm/px, a saída processada pode ser reduzida até 10 metros/px.
Ao avaliar várias soluções, é importante perguntar se a resolução de saída processada é a mesma que a resolução de entrada. Caso contrário, podem perder-se pormenores valiosos no processo.
Os dados de baixa sobreposição requerem um software diferente, frequentemente proprietário, para o seu processamento. Normalmente, isto significa que os utilizadores estão limitados a software especializado e aos custos de subscrição associados. Com mais soluções de processamento de dados no mercado, os dados recolhidos com sobreposição padrão podem ser tratados numa grande variedade de soluções; os utilizadores não estão presos a um único sistema de processamento e podem escolher o que melhor se adapta às suas necessidades. Existem mesmo soluções disponíveis que podem processar dados de sobreposição padrão em minutos, ainda no terreno. Uma questão importante a colocar aos fornecedores de sensores é se os dados do seu sensor podem ou não ser processados de forma fiável utilizando múltiplas plataformas.
Embora seja verdade que voar com baixa sobreposição pode poupar tempo, em última análise os utilizadores obtêm mais dos dados recolhidos com sobreposição padrão, incluindo DSMs, maior precisão, índices agrícolas mais fiáveis, dados de alta resolução e mais opções de processamento? tudo isto no tempo que demorou a ler este artigo.
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