A precisão das informações extraídas de imagens de drones

Imagens de drones são frequentemente utilizadas para calcular índices de vegetação – como o índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI) – para caracterizar a condição de árvores individuais em pomares.

Árvores individuais são muitas vezes definidas como um centroide (ponto no centro da árvore), ou um círculo (tampão ao redor do centroide) ou uma área retangular (enredo). Os valores do NDVI são então extraídos para essas entidades e utilizados na tomada de decisões.

Usar um centroide é arriscado, pois faz uso do valor de um único pixel, o que pode não refletir as condições do resto da árvore. Usar um círculo é melhor, pois o valor médio do NDVI de todos os pixels do círculo pode ser calculado. No entanto, se o buffer for muito pequeno (linha azul na imagem abaixo), os galhos da árvore podem ser excluídos e se for muito grande (linha laranja), informações de fundo (por exemplo, maconhas e cultura de cobertura) podem contaminar o sinal NDVI. A abordagem do enredo (linhas amarelas) é popular, pois cobre a maioria das árvores, mas é fortemente afetada por sinais de fundo.

 
 

Uma abordagem melhor seria regionalizar as árvores para separar (e descartar) o fundo de mais considerações. A imagem acima (linhas brancas) mostra o resultado de tal regionalização que foi aplicada a um pomar de maçã durante a floração. O procedimento faz uso da segmentação de imagens, uma combinação de índices de vegetação (derivados de uma imagem RGB), limiares e pós-processamento para delinear as regiões do dossel.

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Drones

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