Corrección Radiométrica de Imágenes Multiespectrales de Campo Capturadas bajo Condiciones de Luz Ambiental Cambiantes y Aplicaciones en el Monitoreo de Cultivos
Autores: Xue, Beibei; Ming, Bo; Xin, Jiangfeng; Yang, Hongye; Gao, Shang; Guo, Huirong; Feng, Dayun; Nie, Chenwei; Wang, Keru; Li, Shaokun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Corrección Radiométrica de Imágenes Multiespectrales de Campo Capturadas bajo Condiciones de Luz Ambiental Cambiantes y Aplicaciones en el Monitoreo de Cultivos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Aplicaciones
Vehículo aéreo no tripulado
Sistemas espectrales
Agricultura de precisión
Conversión de reflectancia
Condiciones meteorológicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Las aplicaciones de los sistemas espectrales de vehículos aéreos no tripulados (VANT) en la agricultura de precisión requieren que los datos de imagen en bruto se conviertan en reflectancia para producir imágenes consistentes en el tiempo e independientes de la atmósfera. Los entornos de luz complejos, como los causados por las condiciones climáticas variables, afectan la precisión de la conversión de reflectancia. Se llevó a cabo un experimento aquí para comparar la precisión de varios métodos de corrección de radiancia de objetivo, a saber, el panel de referencia de pre-calibración (pre-CRP), el sensor de luz descendente (DLS) y un método novedoso, el panel de referencia de calibración de reflectancia en tiempo real (real-time CRP), en el monitoreo de la reflectancia de cultivos bajo condiciones climáticas variables. El real-time CRP utilizó la adquisición simultánea de imágenes del objetivo y del CRP y la corrección inmediata de cada imagen. Estos métodos fueron validados con indicadores de maíz recolectados manualmente. Los resultados mostraron que el real-time CRP tenía una estabilidad y precisión más robustas que el DLS y el pre-CRP bajo diversas condiciones. La validación con datos de maíz mostró que la correlación entre la biomasa aérea y los índices de vegetación tuvo la menor variación bajo diferentes condiciones de luz (correlación alrededor de 0.74), mientras que el índice de área foliar (correlación de 0.89 en condiciones soleadas a 0.82 en días nublados) y el contenido de clorofila del dosel (correlación de 0.74 en condiciones soleadas a 0.67 en días nublados) tuvieron una mayor variación. Los valores de los índices de vegetación TVI y EVI variaron poco, y las pendientes del modelo de NDVI, OSAVI, MSR, RVI, NDRE y CI con indicadores de maíz medidos manualmente fueron esencialmente constantes bajo diferentes condiciones climáticas. Estos resultados sirven como referencia para la aplicación de la tecnología de teledetección de VANT en la agricultura de precisión y la adquisición precisa de datos fenotípicos de cultivos.
Descripción
Las aplicaciones de los sistemas espectrales de vehículos aéreos no tripulados (VANT) en la agricultura de precisión requieren que los datos de imagen en bruto se conviertan en reflectancia para producir imágenes consistentes en el tiempo e independientes de la atmósfera. Los entornos de luz complejos, como los causados por las condiciones climáticas variables, afectan la precisión de la conversión de reflectancia. Se llevó a cabo un experimento aquí para comparar la precisión de varios métodos de corrección de radiancia de objetivo, a saber, el panel de referencia de pre-calibración (pre-CRP), el sensor de luz descendente (DLS) y un método novedoso, el panel de referencia de calibración de reflectancia en tiempo real (real-time CRP), en el monitoreo de la reflectancia de cultivos bajo condiciones climáticas variables. El real-time CRP utilizó la adquisición simultánea de imágenes del objetivo y del CRP y la corrección inmediata de cada imagen. Estos métodos fueron validados con indicadores de maíz recolectados manualmente. Los resultados mostraron que el real-time CRP tenía una estabilidad y precisión más robustas que el DLS y el pre-CRP bajo diversas condiciones. La validación con datos de maíz mostró que la correlación entre la biomasa aérea y los índices de vegetación tuvo la menor variación bajo diferentes condiciones de luz (correlación alrededor de 0.74), mientras que el índice de área foliar (correlación de 0.89 en condiciones soleadas a 0.82 en días nublados) y el contenido de clorofila del dosel (correlación de 0.74 en condiciones soleadas a 0.67 en días nublados) tuvieron una mayor variación. Los valores de los índices de vegetación TVI y EVI variaron poco, y las pendientes del modelo de NDVI, OSAVI, MSR, RVI, NDRE y CI con indicadores de maíz medidos manualmente fueron esencialmente constantes bajo diferentes condiciones climáticas. Estos resultados sirven como referencia para la aplicación de la tecnología de teledetección de VANT en la agricultura de precisión y la adquisición precisa de datos fenotípicos de cultivos.