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Calibración y procesamiento de imágenes térmicas aéreas para su aplicación con UAV en la estimación del estrés hídrico de los cultivos
La supervisión de los cultivos es un área muy importante de la agricultura de precisión y la agricultura inteligente. Mediante una monitorización precisa, es posible gestionar de forma más eficiente el riego, la fertilización y el control de plagas. En este estudio, proponemos un método de calibración de imágenes térmicas aéreas y técnicas de procesamiento de imágenes térmicas para analizar el nivel de estrés hídrico de árboles frutales bajo diferentes condiciones de riego. La calibración se realizó utilizando la regresión del proceso de Gauss, y se demostró que era un método de regresión apropiado porque satisfacía todos los requisitos, incluyendo la normalidad, independencia y homocedasticidad de los residuos. Además, era necesaria una técnica de procesamiento de imágenes adecuada para extraer selectivamente sólo la temperatura del dosel de las imágenes térmicas aéreas, excluyendo al mismo tiempo elementos irrelevantes como el suelo y otros objetos. Para las técnicas de procesamiento de imágenes, se emplearon tres métodos (modelo de mezcla gaussiana, algoritmo de binarización de Otsu y algoritmo de binarización de Otsu tras desenfoque gaussiano). El modelo de mezcla gaussiana proporcionó la mayor precisión y los resultados más estables para la extracción de la temperatura de la cubierta. Después de que las imágenes térmicas aéreas se sometieran a calibración y procesamiento de imágenes, se calculó el índice de estrés hídrico por encima del dosel no estresado (DANS) para los árboles frutales bajo diferentes condiciones de suministro de agua. La distribución del índice de estrés hídrico DANS fue similar a la distribución de la temperatura de la copa e inversamente proporcional a la cantidad de agua suministrada. Por lo tanto, esperamos que el índice de estrés hídrico DANS, calculado utilizando las técnicas de calibración y procesamiento de imágenes propuestas en este estudio, pueda ser una medida fiable para la estimación del estrés hídrico de los cultivos para la aplicación de técnicas de infrarrojos aéreos a la teledetección.
Autores: Yunhyeok, Han; Barnabas Abraham, Tarakey; Suk-Ju, Hong; Sang-Yeon, Kim; Eungchan, Kim; Chang-Hyup, Lee; Ghiseok, Kim
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi
Año: 2021
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 7
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Journal of Sensors
Volume 2021, Article ID 5537795, 14 pages
https://doi.org/10.1155/2021/5537795
Yunhyeok Han1, Barnabas Abraham Tarakey2, Suk-Ju Hong2, Sang-Yeon Kim2, Eungchan Kim2, 3, Chang-Hyup Lee2, 3, Ghiseok Kim2, 3, 4
1 , France
2 , Republic of Korea
3 , Republic of Korea
4 , Republic of Korea
Academic Editor: Carlos Michel
Contact: js@hindawi.com
La supervisión de los cultivos es un área muy importante de la agricultura de precisión y la agricultura inteligente. Mediante una monitorización precisa, es posible gestionar de forma más eficiente el riego, la fertilización y el control de plagas. En este estudio, proponemos un método de calibración de imágenes térmicas aéreas y técnicas de procesamiento de imágenes térmicas para analizar el nivel de estrés hídrico de árboles frutales bajo diferentes condiciones de riego. La calibración se realizó utilizando la regresión del proceso de Gauss, y se demostró que era un método de regresión apropiado porque satisfacía todos los requisitos, incluyendo la normalidad, independencia y homocedasticidad de los residuos. Además, era necesaria una técnica de procesamiento de imágenes adecuada para extraer selectivamente sólo la temperatura del dosel de las imágenes térmicas aéreas, excluyendo al mismo tiempo elementos irrelevantes como el suelo y otros objetos. Para las técnicas de procesamiento de imágenes, se emplearon tres métodos (modelo de mezcla gaussiana, algoritmo de binarización de Otsu y algoritmo de binarización de Otsu tras desenfoque gaussiano). El modelo de mezcla gaussiana proporcionó la mayor precisión y los resultados más estables para la extracción de la temperatura de la cubierta. Después de que las imágenes térmicas aéreas se sometieran a calibración y procesamiento de imágenes, se calculó el índice de estrés hídrico por encima del dosel no estresado (DANS) para los árboles frutales bajo diferentes condiciones de suministro de agua. La distribución del índice de estrés hídrico DANS fue similar a la distribución de la temperatura de la copa e inversamente proporcional a la cantidad de agua suministrada. Por lo tanto, esperamos que el índice de estrés hídrico DANS, calculado utilizando las técnicas de calibración y procesamiento de imágenes propuestas en este estudio, pueda ser una medida fiable para la estimación del estrés hídrico de los cultivos para la aplicación de técnicas de infrarrojos aéreos a la teledetección.
Descripción
La supervisión de los cultivos es un área muy importante de la agricultura de precisión y la agricultura inteligente. Mediante una monitorización precisa, es posible gestionar de forma más eficiente el riego, la fertilización y el control de plagas. En este estudio, proponemos un método de calibración de imágenes térmicas aéreas y técnicas de procesamiento de imágenes térmicas para analizar el nivel de estrés hídrico de árboles frutales bajo diferentes condiciones de riego. La calibración se realizó utilizando la regresión del proceso de Gauss, y se demostró que era un método de regresión apropiado porque satisfacía todos los requisitos, incluyendo la normalidad, independencia y homocedasticidad de los residuos. Además, era necesaria una técnica de procesamiento de imágenes adecuada para extraer selectivamente sólo la temperatura del dosel de las imágenes térmicas aéreas, excluyendo al mismo tiempo elementos irrelevantes como el suelo y otros objetos. Para las técnicas de procesamiento de imágenes, se emplearon tres métodos (modelo de mezcla gaussiana, algoritmo de binarización de Otsu y algoritmo de binarización de Otsu tras desenfoque gaussiano). El modelo de mezcla gaussiana proporcionó la mayor precisión y los resultados más estables para la extracción de la temperatura de la cubierta. Después de que las imágenes térmicas aéreas se sometieran a calibración y procesamiento de imágenes, se calculó el índice de estrés hídrico por encima del dosel no estresado (DANS) para los árboles frutales bajo diferentes condiciones de suministro de agua. La distribución del índice de estrés hídrico DANS fue similar a la distribución de la temperatura de la copa e inversamente proporcional a la cantidad de agua suministrada. Por lo tanto, esperamos que el índice de estrés hídrico DANS, calculado utilizando las técnicas de calibración y procesamiento de imágenes propuestas en este estudio, pueda ser una medida fiable para la estimación del estrés hídrico de los cultivos para la aplicación de técnicas de infrarrojos aéreos a la teledetección.