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USO DE VANTS E PROCESSAMENTO DIGITAL DE IMAGENS PARA A QUANTIFICAÇÃO DE ÁREAS DE SOLO E DE VEGETAÇÃO

Discentes: Gustavo Maciel

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CONTEXTUALIZAÇÃO:

Setores agrícolas:

Cultivo de Eucalipto

Segmentos indústrias de papel e celulose;
Processamento da madeira;
Fator energético:

Carvão vegetal;
Biomassa;

Aplicação de novas tecnologias no estudo do solo:

Agricultura de Precisão (AP)

Monitoramento da safra;
Estimativa de produção;
Detecção de falhas no plantio, pragas e doenças;

Utilização de Veículos aéreos não tripulados (VANTs)

Sensoriamento remoto;

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SENSORIAMENTO REMOTO:

Para o Canada Centre for Remote Sensing - CCRS (2010):

“‎"Sensoriamento remoto é a ciência (e, em certa medida, a arte) de adquirir informações sobre a superfície da Terra sem realmente estar em contato com ela. Isso é feito por meio da detecção e gravação refletida ou emitida energia e processamento, análise e aplicação dessas informações.”

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VANTS & PDI

Vantagens:

Baixo custo na aquisição de dados de alta resolução;
Imagens acuradas e possíveis de serem obtidas a qualquer momento;

Aplicação de PDI:

Uso de índices de vegetação;

Medidas de reflectância espectral;

Finalidades:

Estimativa de biomassa;
Evolução da cobertura vegetal;
Quantificação da produção;
Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI);

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ETAPAS DO SISTEMA:

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AQUISIÇÃO:

Área de aplicação:

Plantio comercial de eucalipto no município de Lençóis Paulista;

Ferramenta:

câmera Canon ELPH 110 HS

Funcionalidades:

sensor capaz de capturar os canais:

verde (G);
vermelho (R);
infravermelho próximo (NIR);

eBee

Um veiculo aéreo não tripulado de pequeno porte produzido pela Sensefly;

A resolução espacial: 4cm por pixel;
Altitude de voo: 130 metros;
Resolução radiométrica: 2^8 bits;

área de estudo com resolução espacial de 4 cm em composição colorida com os canais NIR-G-R

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Resolução Radiometrica:

Identifica a concentração de ondas eletromagnéticas;
8 bits = 256 níveis de cinza;
A resolução radiométrica está relacionada ao nível de quantização ou sensibilidade do sensor em detectar pequenas variações radiométricas, ou seja, relaciona-se à capacidade do sensor em “perceber” diferenças nos valores da radiância.

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NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI)

Cálculo do Índice de Vegetação de Diferença Normalizada;
De acordo com a fórmula, a densidade da vegetação (NDVI) em um determinado ponto da imagem é igual à diferença nas intensidades da luz refletida na faixa vermelha e infravermelha dividida pela soma dessas intensidades.
O índice de valores pode ir de -1 à 1;

X < 0 = nuvens, água e neve;
-0.3 < X < 0.1 = áreas vazias de rochas, areia ou solo nu;
0.1 < x < 0.5 = arbustos e prados;
X > 0.5 = florestas temperadas e tropicais

A clorofila (um indicador de saúde) absorve fortemente a luz visível, e a estrutura celular das folhas reflete fortemente a luz quase infravermelha.
Quando a planta fica desidratada, doente, aflita com doenças, etc., a camada esponjosa se deteriora, e a planta absorve mais da luz quase infravermelha, em vez de refleti-la.
Assim, observar como o NIR muda em relação à luz vermelha fornece uma indicação precisa da presença de clorofila, que se correlaciona com a saúde vegetal.

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PRÉ-PROCESSAMENTO (CORREÇÕES / REALCE):

Após a obtenção das imagens iniciou-se o pré-processamento;

Ferramentas:

Linguagem: C++;
Biblioteca: OpenCV2;

O valor do NDVI foi calculado para cada pixel na imagem;
Criação de uma imagem em pseudo-cores utilizando o modelo de cor HSV (Hue, Saturation and Value)

Para cada pixel, o valor do Hue (H) é proporcional ao valor do NDVI do respectivo pixel.

Agora é possível isolar os pixels:

Solo:

valores entre o vermelho e o amarelo.

vegetação de baixa biomassa:

valores entre o verde e o ciano;

vegetação de alta biomassa:

valores entre o azul e o magenta

resultado do calculo do NDVI de forma tradicional (em escala de cinza);

NDVI com as pseudo-cores no modelo HSV;

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LIMIARIZAÇÃO:

Transformação de Intensidade;
Limiarização é um processo de segmentação de imagens que se baseia na diferença dos níveis de cinza que compõem diferentes objetos de uma imagem;
A partir de um limiar estabelecido de acordo com as características dos objetos que se quer isolar, a imagem pode ser segmentada em dois grupos: o grupo de pixels com níveis de cinza abaixo do limiar e o grupo de pixels com níveis de cinza acima do limiar;
Em uma imagem limiarizada, atribui-se um valor fixo para todos os pixels de mesmo grupo;

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SEGMENTAÇÃO �(ÁREAS DE INTERESSE):

Definição:

fatia (ou fatiamento de níveis de cinza) é uma forma de aumento de contraste cuja operação consiste simplesmente em realçar os pixels cujas intensidades se situam dentro de um intervalo específico (a fatia), isto é, entre um máximo e um mínimo. Consiste na divisão do intervalo total de níveis de cinza de determinadas fatias (ou classes de cores).

A partir desse fatiamento foram geradas seis imagens binárias (pixels de valor 0 ou 255) uma para cada cor primária do esquema HSV;

Vermelho;
Amarelo;
Verde;
Ciano;
Azul;
Magenta;

Posteriormente, foram agrupadas em três imagens uma para cada área de interesse (solo, baixa e alta biomassa);

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PROCESSAMENTO E DESCRIÇÃO:

Analisamos a imagem;
Reduzimos o ruído nas imagens que representam as áreas de baixa e alta biomassa;

Aplicação de um filtro não linear da mediana de tamanho 7x7.

Filtros não lineares são se baseiam na ordenação dos pixels contidos na área da imagem coberta pelo filtro.
Este filtro consiste basicamente em substituir o valor de um pixel pelo valor da mediana de seus pixels vizinhos.
O número de vizinhos a considerar é definido por uma máscara, ou seja, a matriz de vizinhos que circunda o pixel a tratar (incluindo ele mesmo):

Agora as áreas segmentadas se tornam mais homogêneas e contínuas.

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RECONHECIMENTO E INTERPRETAÇÃO:

com as regiões de interesse já separadas;
Dá-se início o processo de quantificação de áreas;

Contar os pixels brancos em cada uma das três imagens e multiplicar pela resolução espacial.

O resultado é uma estimativa do:

Tamanho da área de solo;
Vegetação de baixa biomassa;
Vegetação de alta biomassa;

Na tabela acima é possível observar que a área de maior predominância é a de alta biomassa com cerca de 58,82%, em segundo lugar a baixa biomassa com 29,41% e por último o solo com 11,76%.