Los sensores de cámara de imágenes multiespectrales en los aviones teledirigidos agrícolas permiten al agricultor gestionar los cultivos, el suelo, los fertilizantes y el riego de forma más eficaz.
Hay enormes beneficios tanto para el agricultor como para el medio ambiente en general, ya que se minimiza el uso de aerosoles, fertilizantes, desperdicio de agua y, al mismo tiempo, se aumenta el rendimiento de los cultivos.
La tecnología de teledetección con cámaras multiespectrales utiliza bandas de ondas verdes, rojas, rojas e infrarrojas cercanas para capturar imágenes visibles e invisibles de los cultivos y la vegetación.
Las imágenes multiespectrales se integran con un software especializado en agricultura que produce la información en datos significativos.
Estos datos de telemetría terrestre, suelo y cultivos permiten al agricultor monitorear, planificar y administrar la finca de manera más efectiva, ahorrando tiempo y dinero, además de reducir el uso de pesticidas.
En este artículo, explicamos los fundamentos de la tecnología de imágenes multiespectrales, la reflectancia, las bandas de ondas y los índices de vegetación como NDVI y NDRE. Toda esta información le da al agricultor una visión fantástica de la salud del suelo y de las plantas.
También le mostramos los últimos sensores multiespectrales para drones en la agricultura, junto con algunos vídeos fantásticos.
Imagenología multiespectral Drones agrícolas
Beneficios de la imagen multiespectral
Las imágenes multiespectrales son una herramienta muy eficaz para evaluar la productividad del suelo y analizar la salud de las plantas. Ver la salud del suelo y de los cultivos a simple vista es muy limitado y reaccionario. La tecnología de sensores multiespectrales permite al agricultor ver más allá del ojo humano.
Los datos de las imágenes multiespectrales tienen las siguientes ventajas;
Identificar plagas, enfermedades y malezas. Optimizar el uso de pesticidas y rociadores de cultivos a través de la detección temprana.
Proporcionar datos sobre la fertilidad del suelo y refinar la fertilización mediante la detección de deficiencias de nutrientes. Ayudar en la gestión de la tierra y en la toma de tierras agrícolas para entrar o salir de la producción o para rotar los cultivos, etc.
Contar las plantas y determinar los problemas de población o espaciamiento.
Estimación del rendimiento de la cosecha.
Medir el riego. Controlar el riego de los cultivos mediante la identificación de áreas donde se sospecha que hay estrés hídrico. Luego, haga mejoras en las áreas de la tierra tales como instalar sistemas de drenaje y vías fluviales basados en los datos multiespectrales.
Ver los daños a los cultivos de la maquinaria agrícola y hacer las reparaciones necesarias o reemplazar la maquinaria problemática.
Inspeccione las cercas y los edificios de la granja.
Monitorear el ganado. Ahora, los drones con cámaras térmicas pueden ser utilizados para localizar ganado durante la noche, junto con muchos otros usos estupendos.
Solución todo el año
Lo que es fantástico de las imágenes multiespectrales es que esta tecnología de sensores se puede utilizar durante todo el ciclo de cultivo. Ya sea durante la siembra, el riego, la fertilización o la cosecha, los drones que proporcionan imágenes multiespectrales se pueden utilizar en cada paso, lo que permite al agricultor gestionar sus cultivos de forma muy eficaz en cada estación.
Con sensores multiespectrales avanzados y capacidades de imagenología, esto ofrece a los agricultores nuevas formas de aumentar el rendimiento y reducir los daños en los cultivos.
Drones de Detección Remota con Cámara Multiespectral
Levantamiento / Inspeccionar / Mapas 3D / Imágenes multiespectrales
Drones para la agricultura – SenseFly eBee AG Con sensor multiespectralAntes de profundizar en el tema de la tecnología de imágenes multiespectrales en la agricultura, una de las tareas más básicas en cualquier granja es inspeccionar visiblemente los cultivos, las cercas y los edificios.
Los mejores drones para este tipo de trabajo necesitan contar con Satélite de Posicionamiento Global (GPS), Vista en Primera Persona (FPV), gimbals estabilizados, excelentes cámaras e incluso navegación autónoma por waypoints.
Los drones que se enumeran a continuación se pueden utilizar para inspeccionar cultivos, cercas y edificios, ya que tienen cámaras fantásticas montadas en los mejores balancines estabilizados. Estos drones también pueden construir modelos de elevación y mapas de fotogrametría utilizando software como Pix4D. También pueden adaptarse para transportar sensores multiespectrales como el sensor UAS de Sequoia (ver más abajo).
DJI Mavic Pro 2 / Zoom (Nuevo).
DJI Mavic 2 Enterprise.
DJI Phantom 4 Pro.
DJI Phantom 3.
DJI Mavic Pro.
DJI Inspire 1.
3DR SOLO.
SenseFly eBee.
DJI MG-1S.
El DJI MG-1S fue diseñado específicamente para uso agrícola. Puede cubrir más de 60 acres y utiliza GPS y sensores de visión para seguir el terreno permitiendo la fumigación de los cultivos. El DJI MG-1S utiliza un software de waypoints autónomo para cubrir el área de pulverización. El DJI MG-1S ahorrará tiempo y dinero a los agricultores.
El DJI Mavic 2 Enterprise, Inspire 1, Inspire 2, DJI Phantom 4 y 3DR Solo también pueden ser adaptados para el sensor térmico FLIR Vue, que puede producir excelentes datos utilizados en la agricultura de precisión, especialmente en el área de gestión del riego.
DJI Inspire 1 para imágenes multiespectrales
Uno de los drones más innovadores del mercado hasta la fecha y perfecto para cualquier granja es el DJI Inspire 1. Este dron viene con una excelente tecnología de estabilización y una cámara de 4k. El Inspire 1 le proporcionará imágenes y vídeos perfectamente nítidos de su inspección visual en la granja.
El Inspire 1 tiene un montón de modos de vuelo inteligentes, incluidos los waypoints. Utilizando el software Pix4D junto con los waypoints, puede crear mapas de fotogrametría 3D de su terreno.
El DJI Inspire 1 es muy adaptable. El cardán Zenmuse XT fue diseñado específicamente para el Inspire 1 para llevar la cámara FLIR Thermal. Además, el último sistema de detección de imágenes multiespectrales de Parrot Sequoia puede añadirse al Inspire 1, lo que lo convierte en el avión teledirigido perfecto para cualquier explotación.
Tecnología de imágenes multiespectrales
¿Qué son las imágenes multiespectrales ?
Un sensor de imagen multiespectral captura datos de imagen en frecuencias específicas a través del espectro electromagnético. Las longitudes de onda pueden estar separadas por filtros o por el uso de instrumentos que son sensibles a longitudes de onda particulares, incluyendo la luz de frecuencias más allá de nuestra vista visible, como el infrarrojo. Las imágenes espectrales también permiten la extracción de información adicional que el ojo humano no puede captar.
Importancia de las imágenes multiespectrales
El ojo humano es sensible sólo a longitudes de onda entre 400 y 700 nm, lo que se conoce como el espectro visible. Los humanos pueden percibir una variedad de colores que van desde el violeta hasta el rojo. Sin embargo, las longitudes de onda también pueden ser más cortas (ultravioleta) o más largas (infrarrojo) que las de nuestra vista visible.
Aunque no podamos verlas, estas bandas de ondas invisibles son muy indicativas de las características agronómicas del suelo, las plantas y los cultivos.
Aquí un excelente vídeo que explica un poco más sobre el tema de la teledetección y la cartografía espectral.
Cámara de imágenes multiespectrales para la agricultura
Fundamentos de las imágenes multiespectrales
Cada superficie refleja parte de la luz que recibe. Los objetos con diferentes características superficiales reflejan o absorben la radiación solar de diferentes maneras. La relación entre la luz reflejada y la luz incidente se conoce como reflectancia y se expresa como porcentaje.
Índices de vegetación
Las propiedades de reflectancia de la vegetación se utilizan para obtener índices de vegetación (VIs). Los índices se utilizan para analizar varias ecologías. Los índices de vegetación se construyen a partir de mediciones de reflectancia en dos o más longitudes de onda para analizar características específicas de la vegetación, como el área foliar total y el contenido de agua.
La vegetación interactúa con la radiación solar de forma diferente a otros materiales naturales, como los suelos y las masas de agua. La absorción y reflexión de la radiación solar es el resultado de numerosas interacciones con diferentes materiales vegetales, que varían considerablemente según la longitud de onda.
El agua, los pigmentos, los nutrientes y el carbono se expresan en el espectro óptico reflejado de 400 nm a 2500 nm, con comportamientos de reflexión a menudo superpuestos, pero espectralmente distintos. Estas firmas conocidas permiten a los científicos combinar mediciones de reflectancia en diferentes longitudes de onda para mejorar las características específicas de la vegetación mediante la definición de VIs.
Se han publicado más de 150 índices de vegetación en la literatura científica, pero sólo un pequeño subconjunto tiene una base biofísica sustancial o ha sido probado sistemáticamente. El índice de vegetación más popular es el NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). NDRE (Normalized Difference Red Edge) también es bastante común con el sensor único de Sentera que tiene un filtro NDRE opcional.
Índice de vegetación NDVI
NDVI y NDRE Sensores multiespectrales en dronesEl Índice de Diferencia Normalizada de Vegetación (NDVI) es un índice de «verdor» o actividad fotosintética de las plantas, y es uno de los índices de vegetación más utilizados. Los índices de vegetación se basan en la observación de que diferentes superficies reflejan diferentes tipos de luz de forma diferente.
La vegetación fotosintéticamente activa, en particular, absorbe la mayor parte de la luz roja que le llega mientras refleja gran parte de la luz infrarroja cercana. La vegetación muerta o estresada refleja más luz roja y menos luz infrarroja cercana. Asimismo, las superficies no vegetadas tienen una reflectancia mucho más uniforme en todo el espectro de luz.
Tomando la proporción de bandas rojas e infrarrojas cercanas de una imagen de teledetección, se puede definir un índice de «verdor» de la vegetación. El Índice de Diferencia Normalizada de Vegetación (NDVI) es probablemente el más común de estos índices de relación para la vegetación. El NDVI se calcula por píxel como la diferencia normalizada entre las bandas roja y cercana al infrarrojo de una imagen.
El NDVI puede calcularse para cualquier imagen que tenga una banda roja y otra de infrarrojo cercano. La interpretación biofísica del NDVI es la fracción de la radiación fotosintéticamente activa absorbida.
Varios factores pueden afectar los valores del NDVI, como la actividad fotosintética de la planta, la cubierta vegetal total, la biomasa, la humedad de la planta y del suelo, y el estrés de la planta. Debido a esto, el NDVI está correlacionado tanto con los atributos agrícolas como con los de los ecosistemas, que son de interés para los investigadores y los gestores (por ejemplo, productividad primaria neta, cubierta de copas, cubierta vegetal, cubierta vegetal desnuda).
Además, como se trata de una relación de dos bandas, el NDVI ayuda a compensar las diferencias en la iluminación dentro de una imagen debido a la pendiente y al aspecto, y las diferencias entre las imágenes debidas a cosas como la hora del día o la estación del año en que se tomaron las imágenes. Así, los índices de vegetación como el NDVI permiten comparar imágenes a lo largo del tiempo para buscar cambios agrícolas y ecológicos significativos.
Beneficios de la gestión de cultivos NDVI
Cobertura de la cubierta y detección de densidad.
NDVI con el tiempo proporciona una tendencia de crecimiento precisa.
Detección de daños por heladas.
Brotes de plagas a gran escala.
Optimizar la duración de la rotación de cultivos.
Beneficios ecológicos.
Dinámica de la vegetación o cambios fenológicos de la planta a lo largo del tiempo.
Producción de biomasa.
Impactos o atributos del pastoreo relacionados con el manejo del pastoreo (por ejemplo, carga ganadera).
Cambios en las condiciones de los pastizales.
Clasificación de la vegetación o de la cubierta vegetal.
Humedad del suelo.
Secuestro de carbono o flujo de CO2.
Índice de vegetación NDRE
El índice de diferencia normalizada de borde rojo (NDRE) es una métrica que puede utilizarse para analizar si las imágenes obtenidas a partir de sensores de imágenes multiespectrales contienen vegetación sana o no. Es similar al Índice de Vegetación por Diferencia Normalizada (NDVI), pero utiliza la proporción de infrarrojo cercano y el borde de rojo.
NDRE utiliza un filtro de borde rojo para ver la reflectancia desde el dosel del cultivo. El borde rojo es una región en la zona de transición rojo-NIR del espectro de reflectancia de la vegetación y marca el límite entre la absorción por la clorofila en la región roja visible y la dispersión debida a la estructura interna de la hoja en la región NIR.
Esto permite al agricultor determinar las diferentes variables para el manejo del cultivo. La comprensión de los niveles de clorofila puede proporcionar al agricultor la capacidad de monitorear la actividad de la fotosíntesis.
Con la información NDRE el cultivador puede optimizar los tiempos de cosecha basándose en las transiciones de la actividad fotosintética. Durante los eventos de cosecha como: corte de la cáscara en almendras, o contenido máximo de azúcar en las uvas, se produce un cambio notable en los valores de NDRE.
Este cambio ocurre porque las moléculas de azúcar producidas por la fotosíntesis ya no son necesarias en una demanda tan alta, ya que la fruta/nuez ha alcanzado la madurez. Esta información es invaluable como una herramienta de gestión de cultivos para la programación de la cosecha que permite al agricultor tener un producto de la más alta calidad.
Otros factores que pueden cambiar los niveles de clorofila y causar estrés en los cultivos son las infestaciones de insectos. Utilizando NDRE se puede determinar la gravedad de un brote de ácaros en un campo de almendros y luego utilizar una forma precisa de terminar con la infestación. Esto no sólo le permite monitorear los brotes, sino también reducir los costos asociados con el control de plagas.
Aplicaciones de software multiespectrales
En torno a los índices de vegetación se construyen diversas herramientas y aplicaciones para la agricultura de precisión y el estrés de los cultivos agrícolas con el fin de ofrecer una solución completa, que incluye el procesamiento, almacenamiento, presentación y análisis de datos multiespectrales. Más información sobre las aplicaciones de software multiespectrales a continuación.
Además, algunos de los mejores programas de fotogrametría pueden analizar el NDVI y los índices de vegetación. Un ejemplo es la aplicación de mapeo 3D DroneDeploy.
Espectro de Vegetación
Las propiedades de reflexión de un objeto dependen del material y de su estado físico y químico (p.ej. humedad), de la rugosidad de la superficie así como de las circunstancias geométricas (p.ej. ángulo de incidencia de la luz solar). Las características más importantes de la superficie son el color, la estructura y la textura de la superficie. El color percibido de un objeto corresponde a la longitud de onda del espectro visible con mayor reflectancia.
Estas diferencias permiten identificar diferentes características de la superficie terrestre o materiales analizando sus patrones de reflectancia espectral o firmas espectrales. Estas firmas pueden ser visualizadas en las llamadas curvas de reflectancia espectral en función de las longitudes de onda.
El siguiente diagrama muestra las curvas de reflectancia espectral típicas de tres tipos básicos de características de la Tierra: vegetación verde, suelo seco y desnudo y agua clara. El verde, el rojo y el infrarrojo son los principales utilizados en la agricultura. El borde rojo (banda corta correspondiente al punto de entrada del infrarrojo cercano) también se utiliza a veces para obtener índices adicionales.
La imagen del espectro de vegetación que se muestra a continuación contiene detalles y explicaciones sobre la reflectancia y las bandas de ondas de vegetación.
Sensores de imágenes multiespectrales para la agricultura que utilizan bandas espectrales de vegetación
Curva de vegetación
La curva de reflectancia espectral de la vegetación verde sana tiene un mínimo significativo de reflectancia en la parte visible del espectro electromagnético resultante de los pigmentos en las hojas de las plantas. La vegetación sana se absorberá tanto en las bandas azules como en las rojas, dando lugar a lo que se denomina el «bulto verde de la vegetación sana».
La reflectancia aumenta drásticamente en el infrarrojo cercano. La vegetación estresada también puede ser detectada porque la vegetación estresada tiene una reflectancia significativamente menor en el infrarrojo.
Curva del suelo
La curva de reflectancia espectral del suelo desnudo es considerablemente menos variable. La curva de reflectancia se ve afectada por el contenido de humedad, la textura del suelo, la rugosidad de la superficie, la presencia de óxido de hierro y materia orgánica. Estos factores son menos dominantes que las características de absorbancia observadas en los espectros de reflectancia de la vegetación.
Curva de agua
La curva de agua se caracteriza por una alta absorción en el rango de longitudes de onda del infrarrojo cercano y más allá. Debido a esta propiedad de absorción, los cuerpos de agua, así como los elementos que contienen agua, pueden ser fácilmente detectados, localizados y delineados con datos de teledetección. El agua turbia tiene una mayor reflectancia en la región visible que el agua clara.
Esto también es cierto para las aguas que contienen altas concentraciones de clorofila. Estos patrones de reflectancia se utilizan para detectar colonias de algas.
Bandas multiespectrales de vegetación
Bandas de ondas de imágenes multiespectrales de rojo, verde, borde rojo e infrarrojo
Verde
El verde corresponde a la energía reflejada en la banda espectral de 500-600 nm y tiene la mayor reflectancia de una planta en esta banda. El pico de reflectancia está alrededor de los 550 nm. Se ha comprobado que esta banda espectral está fuertemente correlacionada con la cantidad de clorofila contenida en la planta.
En esta parte visible del espectro de la vegetación, la curva de reflectancia de una planta sana muestra la mayor reflectancia en una onda verde (en el rango de 550 nm). Es por eso que las plantas nos parecen verdes.
Un compuesto químico en las hojas llamado clorofila absorbe fuertemente la radiación en las longitudes de onda roja y azul, pero refleja las longitudes de onda verdes. Las hojas nos parecen «más verdes» en verano, cuando el contenido de clorofila es máximo.
En otoño, hay menos clorofila en las hojas, por lo que hay menos absorción y proporcionalmente más reflexión de las longitudes de onda rojas, haciendo que las hojas aparezcan rojas o amarillas (el amarillo es una combinación de longitudes de onda rojas y verdes).
La estructura interna de los cultivos sanos actúa como excelentes reflectores difusos de longitudes de onda infrarrojas cercanas. Medir y monitorear la reflectancia cercana al infrarrojo es una forma de determinar cuán saludable (o no) puede ser la vegetación.
Aún así, la mayor parte de la luz en el espectro visible reflejada por una planta bajo estrés se encuentra en el rango verde. Por lo tanto, a simple vista, una planta bajo estrés es indistinguible de una planta sana. Por otro lado, la diferencia se puede ver en la reflectancia de la luz en el rango infrarrojo, que es mucho menor.
Rojo
Corresponde a la energía reflejada en la banda espectral de 600-700 nm. La fuerte absorción de clorofila en esta banda resulta en una baja reflectancia. La reflectancia varía significativamente en relación con factores como la biomasa, el LAI (Leaf Area Index), la historia del suelo, el tipo de cultivo, la humedad y el estrés de la planta.
Para la mayoría de los cultivos esta banda ofrece un excelente contraste entre las plantas y el suelo y se utiliza ampliamente para compilar la mayoría de los índices de vegetación en la agricultura.
Borde Rojo
Esta es una banda muy estrecha (700-730 nm) que corresponde al punto de entrada del infrarrojo cercano. Es el punto de un cambio repentino en la reflectancia, de una fuerte absorción del rojo a una reflexión sustancial del infrarrojo cercano. Esta banda es muy sensible al estrés de la planta y proporciona información sobre la clorofila.
Análisis de la salud de los cultivos.
Recuento de plantas.
Gestión del agua.
NIR (infrarrojo cercano)
Corresponde a las longitudes de onda en el rango de 700 nm a 1,3 µm, tiene la mayor reflectancia de las bandas estudiadas. Existe una fuerte correlación entre esta reflectancia y el nivel de clorofila en la planta. Una variación muy significativa de la reflectancia en esta banda se produce cuando una planta está bajo tensión.
Junto con la banda espectral roja, el infrarrojo se utiliza ampliamente para compilar la mayoría de los índices de vegetación en la agricultura.
NIR es sensible a la estructura celular de la hoja y proporciona datos críticos para monitorear los cambios en la salud del cultivo.
Propiedades del suelo y análisis de humedad.
Análisis de la salud de los cultivos y del estrés.
Gestión del agua.
Análisis de erosión.
Recuento de plantas.
La vegetación sana absorbe energía azul y roja para alimentar la fotosíntesis y crear clorofila. Una planta con más clorofila reflejará más energía infrarroja cercana que una planta poco saludable. Por lo tanto, el análisis del espectro de absorción y reflexión de una planta en longitudes de onda visibles e infrarrojas puede proporcionar información sobre la salud y productividad de la planta.
Infrarrojos térmicos
La radiación infrarroja térmica es la parte del espectro electromagnético que tiene una longitud de onda de entre 3,0 y 20 micrómetros. La mayoría de las aplicaciones de teledetección utilizan el rango de 8 a 13 micrómetros. La principal diferencia entre el infrarrojo térmico y el infrarrojo (color infrarrojo – CIR) es que el infrarrojo térmico es la energía emitida que se percibe digitalmente, mientras que el infrarrojo cercano (también llamado infrarrojo fotográfico) es la energía reflejada.
Los drones con cámaras de visión térmica han crecido rápidamente y han desempeñado un papel importante en varios campos de la agricultura, como por ejemplo;
Monitoreo de viveros.
Análisis de la fisiología de la planta.
Programación del riego.
Detección del estrés de salinidad del suelo.
Detección de enfermedades de las plantas.
Evaluación de madurez.
Detección de hematomas en frutas.
Previsión de rendimientos.
Sensores de cámara de profundidad ToF 3D
Además de los sensores multiespectrales para la agricultura, las cámaras 3D de tiempo de vuelo pueden ayudar a mejorar los datos y proporcionar datos adicionales de dos maneras;
Los sensores de la cámara ToF se pueden utilizar como altímetros reactivos de alta precisión que proporcionan una estabilidad adicional al avión teledirigido mientras se capturan imágenes multiespectrales.
La tecnología de profundidad ToF 3D es excelente para medir volúmenes. Estos sensores de cámara se pueden utilizar para medir reservas como abono orgánico, estiércol y mantillo.
RGB (rojo/verde/azul)
La luz visible se define como la que tiene longitudes de onda en el rango de 400 a 700 nm. En agricultura, un dron de calidad con un excelente cardán y cámara puede ser utilizado para inspecciones visuales de la granja, modelado de elevación e incluso conteo de plantas.
Este video ofrece más detalles sobre el mapeo multiespectral.
Sensores de cámara multiespectral para agricultura
Veamos ahora algunos de los últimos sensores remotos de imágenes multiespectrales, el software necesario para analizar, procesar y emitir los datos y los drones compatibles en los que está montado el sensor.
Sentera – 3 sensores multiespectrales para drones
Los sensores de drones multiespectrales Sentera ofrecen un rendimiento excepcional y son muy competitivos en precio, calidad y función. Sentera dispone de 3 sensores multiespectrales para drones destinados a la agricultura. Estos sensores también se pueden montar en los aviones no tripulados DJI, incluyendo los modelos DJI Mavic, Phantom 3, Phantom 4 e Inspire.
Sus sensores producen datos de color ricos en contexto e imágenes de infrarrojo cercano (NIR) para proporcionar los mejores datos NDVI a los cultivadores.
Sentera Alta Precisión NDVI & NDRE Single Sensor: El sensor se integra en una multitud de plataformas de aviones teledirigidos, lo que permite a cualquier cultivador acceder de forma rápida y asequible a los datos críticos y precisos de los cultivos en TrueNDVI™
El sensor único de alta precisión está disponible en dos variantes: índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) y borde rojo de diferencia normalizada (NDRE), los filtros de sensor único de alta precisión Sentera rechazan eficazmente las fugas fuera de banda antes de que puedan contaminar la medición y provocar errores de índice.
Estos sensores avanzados facilitan a los usuarios la integración de los datos índice basados en satélites con los datos índice basados en drones. Utilizando filtros de alta precisión, usted recibe información invaluable de NDVI o NDRE sobre la salud, madurez y vigor del cultivo.
Los sensores producen imágenes RGB nítidas y detalladas o imágenes de infrarrojo cercano (NIR), lo que permite a los cultivadores producir rápidamente mapas de cultivos con índice de diferencia de vegetación normalizado (NDVI). El nivel de información detallada proporciona a los usuarios información invaluable sobre la salud y madurez de los cultivos.
Se integra fácilmente en prácticamente cualquier sistema, incluyendo varias plataformas de aviones no tripulados DJI.
Recoge de forma efectiva sólo las bandas precisas necesarias para realizar mediciones precisas de NDVI y NDRE.
La óptica de baja distorsión y la tecnología de obturador global garantizan imágenes nítidas y claras.
Captura datos para crear mapas NDVI precisos, lo que proporciona a los usuarios un informe completo sobre la salud de los cultivos.
Ayuda a personalizar la aplicación de fertilizantes, pesticidas y herbicidas en base a la información de la unidad de datos.
El flujo de datos sin fisuras en el software AgVault permite ver las imágenes desde el borde del campo y tomar medidas inmediatas.
Sentera Quad: Este es el sensor multiespectral más ligero, compacto y de mayor rendimiento disponible hoy en día para los drones.
Este sensor avanzado tiene la capacidad de reconocer seis bandas específicas de luz, así como de medir el espectro completo de RGB para generar imágenes en color verdadero. El sensor Quad proporciona una visión más profunda sobre la salud y el vigor de los cultivos para la industria agrícola.
Ahorra tiempo al capturar imágenes RGB de espectro completo y datos de borde rojo completos en un solo vuelo.
Permite la aplicación personalizada de fertilizantes, pesticidas y herbicidas, basándose en información basada en datos.
Facilita la detección y el diagnóstico de problemas de crecimiento.
Compatible con AgVault™ para que los datos puedan organizarse, almacenarse, visualizarse y compartirse con un equipo.
Sensor Sentera Doble 4k: Este sensor agrícola es el sensor dual más pequeño y ligero disponible en la actualidad. También es compatible con cualquier dron. El Double 4k captura imágenes de alta resolución de 12 megapíxeles y cuenta con un procesador mejorado que acelera la entrega de imágenes precisas de la salud del cultivo a las herramientas de costura más populares, incluyendo Pix4D y Agisoft.
Con una mayor resolución de imagen y una mayor velocidad de procesador, los usuarios quedarán completamente satisfechos con los mapas de recorte nítidos, con archivos de formas y costuras mejoradas.
El vídeo NDVI se transmite en directo al dispositivo móvil a través de la tecnología LiveNDVI™
Captura simultáneamente imágenes NDVI de 12 megapíxeles e imágenes RGB de alta resolución.
Acelera la descarga de imágenes utilizando un procesador mejorado.
Descarga instantánea de imágenes a través de WiFi o conexión por cable.
Fácilmente modificable para avanzar con las tecnologías de la industria.
Capaz de capturar video de ultra alta definición de 4k.
Se integra perfectamente con AgVault™ Software.
Sensor multiespectral Parrot Sequoia
El Parrot Sequoia es uno de los sensores remotos multiespectrales UAS más pequeños y ligeros del mercado hasta la fecha. Captura imágenes de cultivos a través de las cuatro bandas espectrales altamente definidas, visibles y no visibles, además de imágenes RGB. Esta solución utiliza dos sensores.
Sensor multiespectral Sequoia para agricultura de precisiónEl segundo sensor es el sensor de sol y se monta en la parte posterior del avión no tripulado. Durante el vuelo, el sensor de luz solar detecta y registra continuamente las condiciones de luz en las mismas bandas espectrales que el sensor multiespectral. Los datos de luz así recogidos permiten confirmar los valores de las firmas espectrales identificadas.
El sensor Sequoia tiene su propio GPS, IMU y magnetómetro, por lo que no depende del dron para estos datos de posición. Es quizás el mejor sensor multiespectral del mercado hasta la fecha. Algunos de sus beneficios son los siguientes;
Identificar áreas problemáticas en un campo que requieren atención y exploración adicional.
Refinar la fertilización detectando los síntomas de deficiencia de nutrientes.
Optimizar la entrada de pesticidas mediante la detección temprana del estrés biótico.
Controlar el riego de los cultivos mediante la identificación de áreas donde se sospecha que hay estrés hídrico.
Estimar el rendimiento de los cultivos mediante el procesamiento y la explotación de los índices agronómicos.
Drones compatibles con sensores Sequoia
El sistema de teledetección multiespectral Sequoia es totalmente compatible con los siguientes drones:
SenseFly eBee Ag.
DJI Mavic 2 Pro.
3DR Solo.
DJI Phantom 3/4.
DJI Inspire 1.
Yuneec Typhoon H.
Sensor ADC Lite de Tetracam
El ADC Lite de Tetracam es un sistema de teledetección multiespectral ligero (7 onzas) que es una solución ideal para vehículos aéreos no tripulados. El ADC Lite contiene un único sensor de 3,2 megapíxeles optimizado para la captura de longitudes de onda de luz visible superiores a 520 nm y longitudes de onda de infrarrojos cercanos de hasta 920 nm.
Tetracam Software Multiespectral
PixelWrench2: es el software de procesamiento de imágenes incluido con la cámara multiespectral y permite la extracción de índices de vegetación estándar (como NDVI, SAVI, segmentación del dosel y relaciones NIR/Verde) de las imágenes capturadas.
Sensor MicaSense RedEdge
RedEdge sistema de detección multiespectral captura simultáneamente cinco bandas espectrales discretas, permitiendo la creación de índices personalizados para aplicaciones personalizadas.
El diseño global del obturador crea imágenes sin distorsiones en todas las plataformas. Una variedad de opciones de interfaz que incluyen modo autónomo, serie, Ethernet y WiFi, ofrecen a los integradores de RedEdge una mayor flexibilidad.
El sensor de luz de fondo (DLS) de RedEdge permite medir las condiciones de luz ambiental durante el vuelo para obtener datos más precisos en condiciones de luz variables.
Drones RedEdge
RedEdge está listo para integrarse con cualquier dron. Viene con interfaces flexibles que incluyen Ethernet, serie y disparador PWM/GPIO,
MicraSense es la mejor solución de software para analizar datos del sensor multiespectral RedEdge. Vea abajo para más detalles sobre MicraSense.
Airinov multiSPEC 4C Sensor Agronómico
Estas son las principales características del sistema de teledetección por imágenes multiespectrales Aironov para la agricultura de precisión.
El sensor multiSPEC 4C mide la luz reflejada de los cultivos en las cuatro bandas espectrales diferentes: verde, rojo, borde rojo y NIR.
10 puntos de vista del mismo tipo para mejorar la precisión.
Corrección de la señal de reflectancia para una precisión absoluta.
El luxómetro integrado mide la intensidad de la luz y el color.
El sensor también registra la posición geológica y la fecha de cada imagen.
La lente gran angular permite realizar mapas de alta velocidad gracias a la gran superposición.
Resolución terrestre típica de 5 a 15 cm.
El obturador global proporciona imágenes claras y sin distorsiones incluso en condiciones de viento.
Adaptable a cualquier dron.
Empresas de imágenes multiespectrales
Pix4DMappter AG: Este software le permite tomar imágenes multiespectrales y convertirlas en mapas de índice precisos, como NDVI y ortomosaicos de sus campos, dándole información vital para una respuesta rápida, mejor rendimiento y eficiencia operativa.
MicaSense: proporciona una solución completa para el procesamiento, almacenamiento, presentación y análisis de datos multiespectrales. Proporcionan tecnologías que recopilan información sobre la salud de los cultivos de forma rentable sin tener que esperar a recibir pases de satélite ni pagar los elevados costes de los vuelos tripulados.
Las imágenes pueden ser recogidas a resoluciones medidas en sólo pulgadas por píxel. Los datos recopilados con frecuencia permiten a los agricultores y agrónomos trazar un mapa de la salud y el vigor de los cultivos en la actualidad, así como observar los cambios en la salud de los cultivos a lo largo del tiempo.
Airinov: proporciona soluciones de teledetección basadas en aviones teledirigidos para la agricultura de precisión. Ayudan a los profesionales de la agricultura a convertir sus imágenes y datos multiespectrales en una verdadera herramienta de gestión agrícola. Parrot Airinov apoya al agricultor desde los primeros pasos de la logística de vuelo, pasando por la interpretación agronómica, hasta la integración final del mapa en el sistema de guía del tractor.