Modelo Automatizado de Detección de Límites de Campo para Agricultura de Precisión por GeoPard

GeoPard ha completado con éxito el desarrollo de un modelo automatizado de detección de límites de campos utilizando imágenes satelitales multianuales, detección precisa de nubes y sombras, y algoritmos propios avanzados, incluidas redes neuronales profundas.

El modelo de detección de campos GeoPard ha alcanzado una precisión de vanguardia. 0,975 en la métrica de Intersección sobre Unión (IoU)., validado en diversas regiones y tipos de cultivos a nivel mundial.

Echa un vistazo a estas imágenes para ver los resultados en Alemania (el tamaño medio de los campos es de 7 hectáreas):

1 - Imagen sin procesar de Sentinel-2

1 – Imagen sin procesar de Sentinel-2

3 - Límites de campo segmentados

2 – Imagen de superresolución de Sentinel-2 por GeoPard (resolución de 1 metro)

2 - Imagen de superresolución de Sentinel-2 por GeoPard

3 – Límites de campo segmentados, 0.975 Métrica de precisión de intersección sobre unión (IoU), en múltiples regiones internacionales y tipos de cultivos.


La integración con nuestra API y la aplicación GeoPard estará disponible próximamente. Este método automatizado y rentable ayuda a predecir los rendimientos, beneficia a las organizaciones gubernamentales y facilita la labor de los grandes terratenientes que a menudo necesitan actualizar los límites de sus campos entre temporadas.

El enfoque de GeoPard utiliza Tendencias de la vegetación de cultivos plurianuales utilizando análisis multifactorial y rotación de cultivos.

 

El modelo es accesible a través de API de GeoPard Con un modelo de pago por uso, ofrece flexibilidad sin necesidad de costosas suscripciones.

 

¿Qué es la delimitación de linderos de campo?

La delimitación de linderos de parcelas se refiere al proceso de identificar y cartografiar los límites de campos agrícolas o parcelas de tierra. Implica el uso de diversas técnicas y fuentes de datos para delimitar los límites de cada campo o parcela agrícola.

Tradicionalmente, los agricultores o propietarios de las tierras delimitaban manualmente los linderos de los campos basándose en sus conocimientos y observaciones.

Sin embargo, gracias a los avances tecnológicos, en particular en la teledetección y los sistemas de información geográfica (SIG), los métodos automatizados y semiautomatizados se han vuelto cada vez más comunes.

Un método común es el análisis de imágenes satelitales o aéreas. Las imágenes de alta resolución capturadas por satélites o aeronaves pueden proporcionar información detallada sobre el paisaje, incluidos los límites entre diferentes parcelas de tierra.

Se pueden aplicar algoritmos de procesamiento de imágenes a estas imágenes para detectar características distintivas, como cambios en el tipo de vegetación, el color, la textura o patrones que indiquen la presencia de límites de campo.

Otra técnica consiste en utilizar datos LiDAR (detección y medición de distancia mediante luz), que emplea haces láser para medir la distancia entre el sensor y la superficie terrestre.

Los datos LiDAR pueden proporcionar información topográfica y de elevación detallada, lo que permite identificar variaciones sutiles en el terreno que pueden corresponder a los límites de los campos.

Además, los sistemas de información geográfica (SIG) desempeñan un papel crucial en la delimitación de los límites de los campos.

El software SIG permite la integración y el análisis de diversas capas de datos, incluyendo imágenes satelitales, mapas topográficos, registros de propiedad de tierras y otra información relevante. Al combinar estas fuentes de datos, el SIG puede ayudar en la interpretación e identificación de los límites de los terrenos.

La delimitación precisa de los terrenos es fundamental por varias razones. Facilita una mejor gestión de los recursos agrícolas, permite la aplicación de técnicas de agricultura de precisión y respalda la planificación e implementación de prácticas agrícolas como el riego, la fertilización y el control de plagas.

Los datos precisos sobre los límites de las parcelas también ayudan en la administración de tierras, la planificación del uso del suelo y el cumplimiento de las normativas agrícolas.

¿Cómo es útil?

Desempeña un papel crucial en la agricultura y la gestión de tierras, proporcionando diversos beneficios y una importancia respaldada por evidencia y cifras globales. A continuación, algunos puntos clave:

1. Agricultura de precisión: La delimitación precisa de los campos facilita la implementación de técnicas de agricultura de precisión, donde recursos como el agua, los fertilizantes y los pesticidas se dirigen con exactitud a áreas específicas dentro de los campos.

Según un informe del Banco Mundial, las tecnologías de agricultura de precisión tienen el potencial de aumentar el rendimiento de los cultivos en 20% y reducir los costos de los insumos en 10-20%.

2. Gestión eficiente de recursos: Permite a los agricultores gestionar mejor los recursos optimizando los sistemas de riego, ajustando las prácticas de fertilización y supervisando la salud de los cultivos. Esta precisión reduce el desperdicio de recursos y el impacto ambiental.

La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) estima que las prácticas de agricultura de precisión pueden reducir el consumo de agua entre 20 y 50 toneladas métricas, disminuir el consumo de fertilizantes entre 10 y 20 toneladas métricas y reducir el uso de pesticidas entre 20 y 30 toneladas métricas.

3. Planificación del uso del suelo: Contar con datos precisos sobre los límites de las parcelas es fundamental para la planificación del uso del suelo, ya que garantiza una utilización eficiente de las tierras agrícolas disponibles. Esto permite a los responsables políticos y a los gestores de tierras tomar decisiones informadas sobre la asignación de terrenos, la rotación de cultivos y la zonificación.

Esto puede conducir a una mayor productividad agrícola y a una mejor seguridad alimentaria. Un estudio publicado en el Journal of Soil and Water Conservation reveló que una planificación eficaz del uso de la tierra podría aumentar la producción mundial de alimentos en 20-67%.

4. Subvenciones y seguros agrícolas: Muchos países ofrecen subsidios agrícolas y programas de seguros basados en los límites de las parcelas. Una delimitación precisa ayuda a determinar las áreas de tierra elegibles, garantiza una distribución equitativa de los subsidios y permite calcular con exactitud las primas de los seguros.

Por ejemplo, la Política Agrícola Común (PAC) de la Unión Europea se basa en la delimitación precisa de las parcelas para el cálculo de las subvenciones y el control del cumplimiento.

5. Administración de tierras y límites legales: La delimitación de los linderos de las parcelas agrícolas es fundamental para la administración de tierras, los derechos de propiedad y la resolución de disputas territoriales. Los mapas precisos de los linderos ayudan a establecer la propiedad legal, respaldan los sistemas de registro de tierras y facilitan transacciones transparentes.

El Banco Mundial estima que solo 301.000 millones de personas de la población mundial tienen derechos legalmente documentados sobre sus tierras, lo que subraya la importancia de contar con datos fiables sobre los límites de las parcelas para garantizar la seguridad de la tenencia de la tierra.

6. Cumplimiento normativo y sostenibilidad ambiental: La delimitación precisa de los terrenos facilita el control del cumplimiento de las normativas medioambientales y garantiza la adhesión a las prácticas agrícolas sostenibles.

Ayuda a identificar zonas de amortiguación, áreas protegidas y zonas propensas a la erosión o la contaminación del agua, lo que permite a los agricultores adoptar las medidas adecuadas. El cumplimiento de las normas ambientales fomenta la sostenibilidad y reduce los impactos negativos en los ecosistemas.

Según la FAO, las prácticas agrícolas sostenibles pueden mitigar hasta 6.000 millones de toneladas de emisiones de gases de efecto invernadero al año.

Estos puntos ilustran su utilidad e importancia en la agricultura y la gestión de tierras. Las evidencias y cifras globales presentadas respaldan los impactos positivos que puede tener en la eficiencia de los recursos, la planificación del uso de la tierra, los marcos legales, la sostenibilidad ambiental y la productividad agrícola en general.

En resumen, la delimitación de parcelas agrícolas consiste en identificar y cartografiar los límites de los campos o terrenos agrícolas. Para ello, se utilizan diversas técnicas, como el análisis de imágenes satelitales, datos LiDAR y SIG, con el fin de definir y delimitar con precisión estos límites, lo que permite una gestión eficaz de la tierra y prácticas agrícolas óptimas.

Imágenes planetarias (diarias, resolución de 3m) para la creación de zonas de gestión

Con GeoPard Agriculture, acceder a las imágenes de Planet es más sencillo, rápido y económico. Desde agosto de 2022, GeoPard ofrece la posibilidad de buscar y analizar únicamente las imágenes de Planet solicitadas, dentro del rango de fechas que el usuario prefiera.

De este modo, un usuario de GeoPard solicita únicamente las imágenes de Planet que prefiera y puede utilizarlas en la caja de herramientas analíticas de GeoPard.

Las imágenes del planeta se extienden Sentinel y Landsat coberturas (proporcionadas por defecto) y se pueden mezclar con otras capas de datos (conjuntos de datos de maquinaria de cosecha/pulverización/siembra, perfil topográfico) a través de existentes Multicapa, Plurianual, y Herramientas de ecuaciones

 

Imágenes planetarias para la creación de zonas de gestión

 

Planeta Es la mayor red de satélites de observación de la Tierra, que proporciona un conjunto de datos globales casi diarios y permite la obtención de imágenes satelitales de alta resolución y alta frecuencia.

Zonas de gestión basadas en imágenes de Planet Scope (resolución de 3,5 m).

Lea más sobre GeoPard / Planet Partnership.

¿Qué son las imágenes planetarias y cuál es su uso para la creación de zonas de gestión?

Se refiere a las imágenes satelitales proporcionadas por Planet Labs, una empresa privada que opera una flota de pequeños satélites llamados Dove. Estos satélites capturan diariamente imágenes de alta resolución de la superficie terrestre. El término "resolución de 3 m" significa que cada píxel de la imagen representa un área de 3 × 3 metros en el terreno. Este nivel de detalle permite un análisis y monitoreo exhaustivos de diversas características y cambios en la superficie terrestre.

En lo que respecta a la creación de zonas de gestión, las imágenes planetarias con una resolución diaria de 3 m pueden ser muy beneficiosas para diversas industrias y aplicaciones, tales como:

  • AgriculturaLas imágenes de alta resolución pueden ayudar a crear zonas de manejo en la agricultura, donde diferentes áreas de un campo pueden requerir tratamientos distintos, como riego, fertilización o control de plagas. Al analizar las imágenes, los agricultores pueden identificar patrones relacionados con la salud de los cultivos, la humedad del suelo y otros factores, lo que les permite tomar mejores decisiones sobre la asignación de recursos.
  • Gestión ambiental: Las imágenes satelitales permiten identificar y monitorear áreas ambientalmente sensibles, como humedales, bosques y hábitats de vida silvestre. Esta información puede utilizarse para crear zonas de gestión que protejan estas áreas y garanticen prácticas de uso sostenible de la tierra.
  • Planificación urbana: Las imágenes de alta resolución pueden ayudar a los planificadores urbanos a identificar áreas de crecimiento, patrones de uso del suelo y desarrollo de infraestructuras. Esta información puede utilizarse para crear zonas de gestión que orienten el desarrollo futuro y garanticen un uso eficiente de los recursos.
  • Gestión de desastres: Las imágenes satelitales pueden ayudar a identificar y monitorear áreas propensas a desastres, como llanuras aluviales o zonas de alto riesgo de incendios forestales. Se pueden crear zonas de gestión para establecer rutas de evacuación, asignar recursos para la respuesta ante desastres e informar las políticas de uso del suelo para minimizar el riesgo de futuros desastres.
  • Gestión de los recursos naturales: Las imágenes de alta resolución pueden ayudar a monitorear y gestionar recursos como el agua, los minerales y los bosques. Al identificar áreas con alto valor o escasez de recursos, se pueden crear zonas de gestión para garantizar el uso sostenible y la conservación de estos recursos.

En resumen, Planet Imagery con una resolución diaria de 3 metros es una herramienta valiosa para la creación de zonas de gestión en diversos ámbitos, ya que proporciona información actualizada y detallada que puede ayudar a los responsables de la toma de decisiones a optimizar la asignación de recursos y garantizar prácticas de uso sostenible de la tierra.


Preguntas frecuentes


1. ¿Qué puede ayudar a establecer el uso de imágenes?

El uso de imágenes puede contribuir a establecer un sistema agrícola más eficiente y eficaz. Mediante tecnologías como drones o imágenes satelitales, se pueden obtener datos valiosos sobre la salud de los cultivos, las condiciones del suelo y las necesidades de riego.

Ayuda a identificar áreas problemáticas, como plagas o deficiencias nutricionales, lo que permite a los agricultores tomar medidas específicas. Además, las imágenes facilitan el seguimiento del crecimiento y desarrollo de los cultivos, permitiendo una toma de decisiones precisa y la maximización de las cosechas. 

Cómo la imagen satelital ayuda en la monitorización de cultivos

Las imágenes satelitales constituyen una de las funciones más versátiles que se pueden implementar en la producción agrícola para mejorar la toma de decisiones. Tomar decisiones basadas en una gran cantidad de datos puede ayudar a los agricultores, agrónomos y asesores a comprender la situación y los procesos que se desarrollan en los campos agrícolas monitoreados.

¿Qué son las imágenes satelitales?

La obtención de imágenes satelitales, también conocida como teledetección satelital, es el proceso de utilizar imágenes satelitales para recopilar información sobre la superficie terrestre, la atmósfera y los océanos. Esta tecnología implica el uso de satélites Equipada con sensores y cámaras especializadas capaces de capturar imágenes de alta resolución de la Tierra desde el espacio.

Las imágenes capturadas por los satélites pueden utilizarse para diversas aplicaciones, como el monitoreo de patrones climáticos, el seguimiento de cambios ambientales, la cartografía del uso del suelo y la vegetación, y la evaluación del impacto de desastres naturales. También pueden emplearse con fines militares y de inteligencia.

Las imágenes satelitales, con sus ventajas, pueden revelar situaciones que no se pueden observar con la observación convencional. Las observaciones convencionales pueden ser muy exigentes en cuanto a la cantidad de personal, recursos financieros y tiempo que requieren.

Incluso con observaciones regulares realizadas durante el período de crecimiento de los cultivos, hay varias cosas que no se pueden ver a simple vista, como la progresión temprana de enfermedad y los daños provocados por las plagas que, en última instancia, dan lugar a la degradación de la clorofila a nivel celular.

Gracias a la integración y el cálculo de bandas espectrales invisibles para el ojo humano, los cultivadores y los asesores pueden visualizar fácilmente la degradación de la clorofila antes de que aparezcan síntomas visibles de enfermedades o plagas en las plantas.

Imágenes satelitales multiespectrales

Estas ventajas en el monitoreo de cultivos resultan beneficiosas con las tecnologías actuales, ya que permiten integrar dicha información en sistemas de información geográfica, lo que da como resultado la creación de un conjunto de datos rápido y de calidad, listo para ser utilizado en los procesos de toma de decisiones relacionados con los sistemas de producción agrícola.

Además de tomar decisiones basadas en información, las imágenes satelitales se pueden utilizar para informes, mantenimiento de registros e integración con diferentes conjuntos de datos (modelos de enfermedades y plagas, mapas de rendimiento, (monitoreo de plagas, mapas de fertilización, etc.) con el fin de crear un sistema aún más funcional de monitoreo de cultivos y la forma en que el agricultor u otros profesionales ven el progreso de los cultivos durante su período de crecimiento.

¿Cómo se utilizan las imágenes satelitales en la agricultura?

Las imágenes se pueden utilizar para modelar y calcular índices espectrales que posteriormente se igualan para su uso en la visualización en forma de síntesis de color, ya sea en la parte visible del espectro o incluyendo otras longitudes de onda. Una síntesis de color adecuadamente seleccionada puede revelar el crecimiento de los cultivos, el estrés o el suelo. erosión mostrados con diferentes colores.

Los índices espectrales son combinaciones de la reflexión espectral de dos o más longitudes de onda que permiten visualizar características de interés. Si bien los índices de cultivos se utilizan con mayor frecuencia en la agricultura, también se emplean para identificar áreas quemadas, otras características artificiales, cuerpos de agua y otras características geológicas.

Imágenes satelitales hiperespectrales

Entre los índices espectrales útiles en la producción de cultivos se incluyen:

  • NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada).
  • EVI (Índice de Vegetación Mejorado).
  • RENDVI o NDRE (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada del Borde Rojo).
  • GNDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada Verde).
  • MSI o NDWI (Índice de estrés por humedad).
  • LAI (Índice de Área Foliar).

El NDVI es uno de los índices más utilizados y se emplea frecuentemente para evaluar el estado inicial de un cultivo. Otros índices trabajan con características específicas, por lo que los resultados son particulares de cada terreno agrícola; es importante considerar el historial de la vegetación del suelo.

NDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada)

Este índice mide la vegetación verde y suele ser el más utilizado. Las hojas reflejan la luz infrarroja cercana (NIR) y solo utilizan la luz visible para la fotosíntesis. Esto significa que una planta sana con una buena tasa de fotosíntesis puede analizarse comparando la luz NIR con la luz roja visible.

La vegetación enferma refleja más luz visible y menos luz infrarroja cercana (NIR). La vegetación sana reduce parte de la luz visible que incide sobre ella. Sin embargo, el NDVI es sensible a los efectos del suelo (luz y color), la nubosidad y la sombra. Además, los valores de NDVI pueden ser incorrectos en zonas con vegetación densa.

EVI (Índice de Vegetación Mejorado)

Este índice es el estándar para los espectros de resolución moderada, un instrumento utilizado en los satélites Terra y Aqua. El EVI presenta una alternativa al NDVI que aborda algunas de sus deficiencias, como las limitaciones del suelo y la atmósfera, mediante la optimización de la reflectividad de la vegetación foliar.

Utiliza la parte azul del espectro visible para la corrección de la señal, reduciendo los efectos de las limitaciones mencionadas anteriormente, incluida la dispersión de la radiación electromagnética por los aerosoles.

RENDVI o NDRE (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada del Borde Rojo)

Este índice se basa en el índice NDVI estándar, pero con modificaciones. El RENDVI es muy útil en la agricultura de precisión, el monitoreo forestal y la detección de estrés en los cultivos.

Su eficacia se debe a la inclusión de longitudes de onda que se encuentran en el extremo rojo del espectro, en lugar de longitudes de onda que corresponden al valor de reflexión y absorción. Resulta especialmente útil para detectar pequeños cambios en el estado de la vegetación.

GNDVI (Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada Verde)

Este índice es similar al índice NDVI y mide la reflexión de la luz en la parte verde del espectro, en el rango de longitud de onda de 540 a 570 nanómetros, en lugar de la parte roja. Esto hace que el índice sea más sensible al contenido de clorofila en las partes verdes de los cultivos.

MSI (Índice de Estrés Hídrico)

Este índice es sensible al aumento del contenido de agua en las hojas. El índice MSI se utiliza para detectar el estrés hídrico y es un buen indicador del estado de los cultivos, frecuentemente empleado en modelos de cultivo, análisis de incendios y fisiología de ecosistemas. Valores altos indican estrés hídrico y menor contenido de agua.

LAI (Índice de Área Foliar)

Este índice se utiliza para estimar la superficie foliar y predecir el crecimiento y el rendimiento de las plantas.

Tipos de imágenes satelitales de cultivos

Satélites y proveedores de tecnología Tipo de imágenes satelitales Repetir el ciclo Resolución espacial
Landsat4-9 RGB, MULTIESPECTRAL, PANCROMÁTICO 8 días 15, 30, 100 m
Sentinel-2, RGB, MULTISPECTRAL 5 días 10 metros
Alcance del planeta RGB, MULTISPECTRAL A diario 3-4 metros
Planeta SkySat PANCROMÁTICO, MULTIESPECTRAL A diario 0,5, 0,71-0,82 m
Airbus Pleiades MULTISPECTRAL A diario 0,5 m
Pleades NEO PANCROMÁTICO, MULTIESPECTRAL 40 minutos después de la solicitud 0,3 m
ICEEYE RADAR DE APERTURA SINTÉTICA A diario 0,25 m
Hiperión HIPERSPECTRAL N / A 30 metros
Prisma HIPERSPECTRAL N / A 0,3 m

Casos de uso de imágenes satelitales

A continuación, se presentan algunos usos importantes de las imágenes satelitales en el monitoreo de cultivos:

Imágenes térmicas

El calor que emiten los objetos a nivel del suelo se puede observar en la fotografía térmica aérea, que también revela variaciones de temperatura que corresponden al estrés de los cultivos. La eliminación de elementos innecesarios, como los sistemas de riego por pivote, mediante calibración y corrección de imagen evita la distorsión de los datos.

En la imagen final, las regiones más frías se muestran en color púrpura y las más cálidas en amarillo. La termografía es útil para detectar fugas, obstrucciones y otros problemas de riego, ya que el agua enfría la vegetación. Además, ayuda a los agricultores a identificar enfermedades y plagas en fase presintomática y a responder con intervenciones más oportunas y específicas al revelar pequeños cambios en la temperatura de la superficie de las hojas.

Humedad del suelo

La agricultura debe tener en cuenta la humedad del suelo. Para las aplicaciones de agricultura de precisión (a escala de parcelas individuales) y con la expectativa de mejorar la modelización del rendimiento de los cultivos, la disponibilidad de mapas de humedad del suelo de alta resolución es especialmente crucial.

Debido a la baja resolución espacial y la escasa profundidad de las observaciones, los productos de humedad del suelo generados por satélite se han utilizado hasta ahora de forma limitada en la toma de decisiones agrícolas a escala de finca o campo. Sin embargo, si logra proporcionar datos pertinentes con dimensiones temporales y espaciales aceptables, se prevé que la humedad del suelo derivada de satélites tenga un gran potencial.

Resolución

La obtención de imágenes satelitales de alta resolución mediante satélites de órbita baja se ha vuelto más avanzada y accesible recientemente, lo que abre nuevas posibilidades para aplicaciones de fenotipado. Este artículo ilustra cómo se utiliza la fotografía satelital en el fenotipado de cultivos y la producción agrícola, e identifica características de las plantas que pueden evaluarse mediante datos satelitales de alta resolución.

El artículo analiza las ventajas y desventajas del fenotipado por satélite en los programas de mejora genética de cultivos, como la obstrucción causada por las nubes. Asimismo, explora los posibles usos futuros de las imágenes satelitales de alta resolución como herramienta de fenotipado.

Para ayudar a los fitomejoradores a elegir variedades de alto rendimiento y tolerantes al estrés que puedan contribuir a satisfacer la demanda mundial de alimentos y, al mismo tiempo, hacer frente al cambio climático, las imágenes satelitales de alta resolución pueden utilizarse como herramienta de fenotipado para la evaluación de las variedades de cultivos.

Monitoreo por satélite

Aplicaciones de las imágenes satelitales

GeoPard capacidades y Las aplicaciones de imágenes satelitales ofrecen Los usuarios pueden visualizar, normalizar, analizar y obtener información directamente de las parcelas agrícolas para mejorar la producción de cultivos. Esta utilización de datos se puede realizar con la ayuda de los algoritmos GeoPard listos para usar o creando algoritmos propios para adaptarlos a la agronomía.

Estos algoritmos permiten evaluar el crecimiento de los cultivos, el estrés, etc. (ver foto) o incluso crear mapas de prescripción: por ejemplo, mapas de aplicación de nitrógeno VR, mapas de aplicación de pulverización para protección de cultivos.


Preguntas frecuentes


1. ¿Cómo obtener imágenes satelitales para una granja?

Para obtenerlo para su explotación agrícola, investigue los proveedores, regístrese y acceda a su base de datos o portal. Especifique la ubicación de su explotación y los parámetros deseados para obtener imágenes relevantes para el monitoreo agrícola.

2. ¿Por qué son útiles las imágenes satelitales para comprender las redes tróficas?

Resulta útil para comprender las redes tróficas gracias a su capacidad para ofrecer una visión amplia e integral de los ecosistemas. Al capturar imágenes a gran escala de cuerpos de tierra y agua, permite a los científicos observar y analizar la distribución espacial de diversos hábitats y recursos.

Esto, a su vez, ayuda a estudiar las interacciones entre diferentes especies, a identificar las relaciones alimentarias clave y a comprender el flujo de energía a través de las redes tróficas.

Ayuda a desentrañar dinámicas ecológicas complejas, contribuyendo a una comprensión más profunda del funcionamiento de los ecosistemas y de los esfuerzos de conservación.

3. ¿Qué tan caras son las imágenes satelitales?

Su coste varía en función de diversos factores, como el proveedor, la resolución, la frecuencia de adquisición y la cobertura necesaria. Los precios oscilan entre opciones económicas para imágenes de baja resolución y opciones más caras para alta resolución y monitorización en tiempo real.

Además, los servicios especializados o las solicitudes de datos personalizados pueden generar costos adicionales. Es recomendable explorar diferentes proveedores y sus modelos de precios para encontrar una solución de imágenes satelitales que se ajuste a sus necesidades y presupuesto.

4. ¿Qué son las imágenes satelitales infrarrojas? ¿Cómo se interpretan?

Captura la radiación infrarroja emitida por objetos y superficies en la superficie terrestre. Proporciona información valiosa sobre las variaciones de temperatura y los patrones térmicos.

Para interpretar imágenes satelitales infrarrojas, es fundamental comprender que los objetos más cálidos aparecen más brillantes en la imagen, mientras que los más fríos aparecen más oscuros. Analizando estas variaciones de temperatura, se pueden evaluar las formaciones nubosas, identificar diferencias de temperatura entre la tierra y el agua, detectar incendios forestales e incluso monitorear las corrientes oceánicas.

Comprender la escala de color e interpretar los niveles de brillo en las imágenes ayuda a extraer información útil de las imágenes satelitales infrarrojas.

Imágenes hiperespectrales para la agricultura. Subvención del estado de Renania del Norte-Westfalia.

Nos complace anunciar que el proyecto “Marco de inteligencia artificial para la estimación cuantitativa de las propiedades del suelo mediante imágenes satelitales hiperespectrales” fue seleccionado para recibir financiación parcial del Ministerio de Medio Ambiente de Renania del Norte-Westfalia y la Unión Europea en el marco del programa REACT-UE InnovaciónUmweltwirtschaft.NRW programa. La subvención está financiada por el Fondo Europeo de Desarrollo Regional / Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE).

el Fondo Europeo de Desarrollo Regional

El uso de inteligencia artificial y estadística en este proyecto permitió determinar la correlación entre datos hiperespectrales y de suelo (p. ej., nitrógeno, pH), facilitando un enfoque más preciso y escalable para el análisis del suelo. El próximo lanzamiento de satélites hiperespectrales con intervalos de revisita frecuentes y acceso continuo a nuevas imágenes sin demoras presenta varias ventajas, especialmente en la gestión de nutrientes para la agricultura sostenible. Esta tecnología ayuda a evaluar el contenido y la disponibilidad de nutrientes en el suelo, lo que permite a los agricultores adaptar sus estrategias de fertilización. Esto se traduce en una mejor absorción de nutrientes por las plantas, una reducción del impacto ambiental y un ahorro de costes.

¿Qué son las imágenes hiperespectrales?

Las imágenes hiperespectrales son una potente técnica de teledetección que captura el espectro electromagnético con alta resolución espectral.

A diferencia de las imágenes satelitales tradicionales, que suelen constar de tres o cuatro bandas (roja, verde, azul y, a veces, infrarroja cercana), las imágenes hiperespectrales recopilan cientos o miles de bandas espectrales estrechas en las regiones visible, infrarroja cercana e infrarroja de onda corta. Cada banda proporciona información única sobre las propiedades de la superficie del área capturada.

Se adquiere mediante sensores instalados en plataformas aéreas o espaciales. Estos sensores utilizan espectrómetros para medir la intensidad de la radiación reflejada o emitida en múltiples bandas estrechas.

Al recopilar una amplia gama de datos espectrales, los sensores hiperespectrales pueden detectar diferencias sutiles en las firmas espectrales de diversos materiales, lo que permite un análisis muy detallado y preciso.

Aplicaciones de las imágenes hiperespectrales

  • Monitoreo ambiental: Desempeña un papel fundamental en el monitoreo y la evaluación de la salud de los ecosistemas. Ayuda a identificar el estrés de la vegetación, monitorear los cambios en la cobertura del suelo, detectar especies invasoras y medir parámetros de calidad del agua como la concentración de clorofila o la turbidez en lagos y ríos.
  • Agricultura: Esta herramienta facilita la agricultura de precisión al proporcionar información detallada sobre la salud de los cultivos, el contenido de nutrientes, los niveles de humedad y la detección de enfermedades. Los agricultores pueden tomar decisiones basadas en datos sobre riego, fertilización y control de plagas, lo que se traduce en una mayor productividad y un menor impacto ambiental.
  • Geología y exploración mineraEs fundamental para cartografiar formaciones geológicas, identificar depósitos minerales y caracterizar tipos de rocas. Ayuda a los geólogos a detectar alteraciones en la composición mineral y a cartografiar áreas potenciales para la exploración, lo que contribuye a una actividad minera más eficiente y específica.
  • SilviculturaContribuye a la gestión y el monitoreo forestal. Permite la identificación de especies arbóreas, la cuantificación de la biomasa forestal, la detección de estrés en los árboles y la evaluación de los daños causados por incendios forestales. Esta información ayuda a la gestión forestal sostenible, la conservación de la biodiversidad y los sistemas de alerta temprana de incendios forestales.

Beneficios de las imágenes hiperespectrales

Su principal ventaja reside en su capacidad para proporcionar información espectral detallada, lo que permite discriminar materiales con gran precisión.

Esto conlleva una mejor clasificación y cartografía de los tipos de cobertura terrestre, una identificación más precisa de sustancias específicas y una mejor comprensión de los procesos ambientales.

Los datos hiperespectrales también pueden analizarse utilizando algoritmos avanzados y técnicas de aprendizaje automático para extraer información valiosa y automatizar la interpretación de imágenes.

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