Comprensión del mapeo NDVI, NDVI falso y la importancia de los datos calibrados radiométricamente….
Se espera que la población mundial alcance los gigantescos 9 mil millones para 2050. Este aumento de la población significa que tenemos que buscar formas más nuevas y más eficientes de alimentar al planeta. El Instituto de Recursos Mundiales estima un aumento del 23% en las necesidades de ganado entre 2006 y 2050. Mientras que las necesidades de carne de res y de cordero aumentarán en un 30%.
Este aumento de la población impondrá mayores exigencias a la agricultura. Una mayor demanda de carne requerirá plantar más semillas para alimentar al ganado. Es necesario aumentar los rendimientos agrícolas y utilizar los recursos de la manera más eficiente posible. Por supuesto, hemos abordado esta necesidad de manera agresiva. Según el Banco Mundial, el porcentaje de la población empleada en la agricultura ha disminuido del 43,28% en 1991 al 26,48% en 2017. La producción agrícola ha experimentado un enorme aumento en este mismo período de tiempo. Esto se puede atribuir a importantes avances tecnológicos.
Los drones pueden desempeñar un papel fundamental a la hora de lograr prácticas agrícolas más eficientes. Utilizando drones es posible implementar tecnología de tasa variable (lo que resulta en la asignación óptima de recursos). PWC predice un tamaño de mercado de 34.200 millones para aplicaciones comerciales de drones en la agricultura. Esto es solo superado por la infraestructura.
Servicios de drones agrícolas como mapeo NDVI para operadores de drones y UAV
En esta publicación de blog, hablo del mapeo NDVI. ¿Cómo se usa el mapeo NDVI para evaluar la salud de las plantas? También hablo de Falso NDVI y expongo las razones para evitarlo por completo. ¿Cómo se puede elegir el sensor de cámara adecuado para el mapeo de drones agrícolas? ¿Cuál es la importancia de utilizar datos calibrados radiométricamente? Estas son algunas de las preguntas en las que me sumerjo. Sigue leyendo.
¿Cómo funciona el mapeo NDVI?
NDVI es el índice de vegetación de diferenciación normalizada.
El ojo humano ve todas las plantas como verdes. Eso no significa que se estén absorbiendo todas las longitudes de onda. Se reflejan algunas longitudes de onda que el ojo humano no puede ver. Entonces, si usted es un piloto de UAV que realiza trabajos de mapeo NDVI, necesita un sensor capaz de hacer esta diferenciación. Necesita determinar la cantidad precisa de luz que se refleja (más sobre esto más adelante).
Para esto, tendrá que usar una cámara que pueda hacer esta diferenciación y, por lo tanto, eliminar las plantas no saludables de las saludables. Posteriormente, puede obtener conocimientos prácticos que ayudarán al agricultor a asignar sus recursos de la manera más eficiente posible. Si usa una cámara que no está diseñada para comprender la luz, podría terminar haciendo recomendaciones incorrectas a un agricultor.
Las personas que utilizan cámaras sin infrarrojos ofrecen lo que se conoce popularmente como servicios de “Falso NDVI”. Usar una cámara normal para evaluar la salud de las plantas es una mala idea. Con False NDVI, no puede separar la luz roja de la infrarroja cercana. Esto conduce a datos incorrectos y decisiones incorrectas que, en última instancia, resultan perjudiciales para la salud de los cultivos.
Por qué el mapeo de Ndvi es tan útil para los agricultores
Intentemos comprender por qué el mapeo del NDVI es fundamental para la toma de decisiones en agricultura.
NDVI = (NIR – Rojo) / (NIR + Rojo)
Entonces, vemos todas las plantas como verdes. Sin embargo, junto con la luz verde, las plantas también reflejan la luz del infrarrojo cercano. Como puede determinar a partir de la fórmula anterior, el valor NIR es directamente proporcional al valor NDVI.
Cuanto más saludable sea la planta, mayor será el valor NIR. Viceversa, una planta muerta o enferma tendrá un valor NIR más bajo. El valor de NDVI para plantas varía entre 0.1 y 1. Las superficies que no son de plantas tienen un valor rojo alto y su NDVI cae entre 0 y -1.
Con el mapeo NDVI puede crear un mapa codificado por colores que muestra claramente las áreas enfermas. Por lo tanto, las decisiones basadas en datos se pueden tomar rápidamente. Y también se puede evitar el desperdicio de recursos
Cómo elegir el sensor de cámara adecuado para el mapeo de drones agrícolas
Parrot Sequoia y MicaSense RedEdge-M fabrican sensores especialmente diseñados para aplicaciones agrícolas.
El Parrot Sequoia + viene con un sensor de luz solar y un sensor multiespectral. Debido a que la cantidad de luz reflejada de los cultivos tiende a variar bastante, los resultados del mapeo son propensos a distorsionarse. Para abordar este problema potencial, se instala un sensor de luz solar en la parte superior del dron. Este sensor registra la luz solar en las mismas bandas espectrales que el sensor multiespectral.
El sensor multiespectral montado en la parte inferior del dron en cuatro bandas espectrales: rojo, verde, borde rojo e infrarrojo cercano.
Cuando utilice un dron para aplicaciones agrícolas, es imperativo que su cámara esté calibrada radiométricamente. Esto le permite hacer juicios empíricos que pueden beneficiar al agricultor. ¿Por qué es esto necesario?
La cámara de tu dron mide «a la irradiancia del sensor». Mientras que la salida de la cámara tiene la forma de un número digital o DN. En la mayoría de las cámaras, no se conoce el mapeo de la irradiancia a DN. Y este mapeo o correlación tiende a cambiar con los cambios en la configuración de la cámara. La calibración radiométrica debe realizarse para cada banda, para diferentes configuraciones y ópticas de la cámara. Es fundamental que este mapeo se utilice al realizar la indexación de la vegetación. Si no utiliza datos calibrados radiométricamente, terminará proporcionando datos que se calculan a partir de DN sin procesar, datos inexactos con consecuencias desastrosas.
¿Debería utilizar un dron de ala fija para la cartografía agrícola?
Es posible que necesite un dron de ala fija para la cartografía agrícola si desea cubrir grandes extensiones de tierra. Un dron de ala fija puede volar a mayor velocidad. Pero debe tener cuidado al hacer esta transición.
Cuanto más rápido vuele, más tendrá que gastar en la cámara de su dron. Volar a mayor velocidad significa que necesita una cámara con una velocidad de obturación rápida. Evite el uso de filtros ND a alta velocidad, esto dará como resultado imágenes borrosas. Si intenta unir imágenes con una gran cantidad de desenfoque, terminará con un producto de mala calidad.
Conclusión
Debe comprender a fondo los matices del mapeo de drones agrícolas antes de aventurarse en este campo. No intente ofrecer servicios de mapas de «Falso NDVI». Esta es solo una receta para el desastre. Y asegúrese de estar equipado con el dron y la cámara adecuados antes de pensar en realizar trabajos agrícolas. Si planea realizar trabajos más grandes, es mejor optar por un avión de ala fija con una cámara de gama alta. A través del mapeo agrícola con drones, puede, a su manera, ayudar a lograr la seguridad alimentaria.