Análisis multiespectral de la vegetación para aplicaciones de sensado remoto

Autores/as

  • Andrés Fernando Jiménez-López Universidad de los Llanos
  • Mariana Jiménez-López Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia
  • Fabián Rolando Jiménez-López Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

DOI:

https://doi.org/10.15332/iteckne.v12i2.1242

Palabras clave:

Índice de vegetación, vehículo aéreo no tripulado, sensado remoto, software libre

Resumen

En este documento se presenta el desarrollo de una herramienta de hardware y software para análisis de coberturas vegetales mediante técnicas de sensado remoto. Inicia con un estudio de la interacción de las ondas electromagnéticas en las hojas de las plantas según el modelo de placa sencilla y múltiple para el espectro del visible y el infrarrojo, que permite mediante una aplicación desarrollada en Python encontrar la firma espectral de coberturas según parámetros de las hojas (conocido como un modelo de inversión), que da cuenta de una aproximación de lo que puede ocurrir con la reflectancia de la superficie de las hojas. Se explica también el desarrollo de un sistema de adquisición y procesamiento de imágenes en las bandas del visible e infrarrojo cercano para su uso en agricultura de precisión mediante un vehículo aéreo no tripulado VANT.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Andrés Fernando Jiménez-López, Universidad de los Llanos

M. Sc. Ciencias - Física, Universidad de los Llanos, Villavicencio, Colombia.

Mariana Jiménez-López, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

Ingeniera de Sistemas, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Sogamoso, Colombia.

Fabián Rolando Jiménez-López, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

M. Sc. Ingeniería - Automatización Industrial, Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, Tunja, Colombia.

Citas

A. Srinivasan, Handbook of Precision Agriculture: principles and applications. Binghamton, NY: Food Products Press, 2006, pp. 683.

A. Srinivasan, “Site-specific management for selected cropping systems in Asia: Progress and Prospects,” presented at the Int. Conf. on Agricultural Science and Technology ICAST, ´01, Beijing, China, November 7-9, 2001.

A. Jiménez, D. Ravelo and J. Gómez, “Sistema de adquisición, almacenamiento y análisis de información fenológica para el manejo de plagas y enfermedades de un duraznero mediante tecnologías de agricultura de precisión,” Rev. Tecnura, vol. 14, no. 27, pp. 41-51, Dic. 2010.

A. Abril and E. Bucher, “Overgrazing and soil carbon dynamics in the western Chaco of Argentina,” Applied Soil Ecology Journal, vol. 16, no. 3, pp. 243-243, 2001.

A. Hoffer, “Remote Sensing: The Quantitative Approach,” in Biological and Physical considerations in applying Computer-Aided Analysis Techniques to Remote Sensor Data, Chapter 5, New York, US: McGraw-Hill, 1976, pp. 227-289.

Y. Ching-Kuo, “Self-calibrated direct geo-referencing of airborne pushbroom hyperspectral images,” presented at IEEE Int. Geoscience and Remote Sensing Symposium IGARSS´11, Vancouver, Canada, July 24-29, 2011.

Y. Zhang and X. Shen, “Approximate correction of length distortion for direct georeferencing in map projection frame,” IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol.10, no.6, pp.1419-1423, Nov. 2013.

P. K., Varshney, Advanced image processing techniques for remotely sensed hyperspectral data. Berlin, Germany: Springer, 2004.

F. V. Der Meer and S. M. De Jong, Imaging spectrometry: Basic principles and prospective applications. Dordrecht, Nederland: Springer, 2006.

Z. Li, J. Chen and E. Baltsavias, Advances in photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences. Boca Raton, U.S.: CRC Press, 2008.

G. A. Carter, “Primary and secondary effects of water content on the spectral reflectance of leaves,” American Journal of Botany, vol. 78, no. 7, pp. 916-921, 1991.

C. A. Wessman, and W.D. Bowman, “Estimation of biochemical constituents from fresh, green leaves by spectrum matching techniques,” Proc. In Int. Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS ‘90, vol. 2, pp. 971-974, College Park, MD, 1990.

W. H. Hayt and J. A. Buck, Engineering electromagnetics. McGraw-Hill, 2012.

G. Walter, F. Warmerdam and P. Farris-Manning, “An open source tool for geospatial image exploitation,” Proc. in Int. Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS ‘02, vol. 6, no. 1, pp. 3522-3524, Jun. 2002.

G. Suresh, G. Heygster, G. Bohrmann, C Melsheimer and J. H. Korber, “An automatic detection system for natural oil seep origin estimation in SAR images,” Proc. in Int. Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS´13, vol., no., pp.3566-3569, July 21- 26, 2013.

J. D. Beezley, M. Martin, P. Rosen, J. Mandel and A. K. Kochanski, “Data management and analysis with WRF and SFIRE,” Proc. in Int. Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS´12, vol., no., pp. 5274-5277, July 22-27, 2012.

M. Miyamoto, K. Yoshino and K. Kushida, “Vegetation mapping of Kushiro wetland in northeast Hokkaido, Japan: application of SPOT images, aerial balloon photographs and airborne color near infrared (CNIR) images for classification,” Proc. in Int. Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS ‘02, vol.6, pp. 3495-3497, Jun. 24-28, 2002.

H. Sun, M. Li, L. Zheng, Y. Zhang and W. Yang, “Evaluation of maize growth by ground based multi-spectral image,” presented at IEEE/SICE International Symposium on System Integration, SII´11, vol. 1, pp. 207-211, Dec. 20-22, 2011.

M. D. Iordache, L. Tits, J. M. Bioucas, A. Plaza and B. Somers, “A dynamic unmixing framework for plant production system monitoring,” IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, vol.7, no.6, pp. 2016-2034, Jun. 2014.

M. Zortea and A. Plaza, “Spatial-spectral endmember extraction from remotely sensed hyperspectral images using the watershed transformation,” presented at IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS´10, vol. 1, pp. 963-966, July 25-30, 2010.

Descargas

Publicado

2015-11-06

Cómo citar

Jiménez-López, A. F., Jiménez-López, M., & Jiménez-López, F. R. (2015). Análisis multiespectral de la vegetación para aplicaciones de sensado remoto. ITECKNE, 12(2), 156–167. https://doi.org/10.15332/iteckne.v12i2.1242

Número

Sección

Artículos de Investigación e Innovación