Más bandas de onda = Más información = Más potencial de análisis.

A veces, la mejor manera de transmitir algo es mostrarlo visualmente. Es por eso que estamos publicando esta serie de mini-análisis de datos de 10 bandas del  sistema de cámara dual RedEdge-MX.  Volamos la cámara dual sobre una variedad de terrenos, desde huertos en Arizona hasta un cauce en el estado de Washington, y cada conjunto de datos regresó con una historia interesante que contar. Los hemos detallado aquí con la esperanza de que pueda ver por sí mismo cómo los datos de 10 bandas impulsarán el futuro del manejo de la vegetación.

Tierras de cultivo, silvicultura y arroyos

A continuación se muestra un mosaico RGB de un conjunto de datos de doble cámara. En él, hay una multitud de entornos que van desde la horticultura hasta las zonas boscosas y el agua. Incluso en las imágenes RGB, está claro que hay diferentes especies de árboles, diferentes tipos de cultivos y potencialmente incluso algo de vegetación en el agua.

Los diferentes tipos de árboles y cultivos son especialmente visibles en este compuesto NIR – Borde rojo – Verde (que se muestra a continuación).

Como mencionamos anteriormente, una de las cosas más interesantes de este conjunto de datos es la gran variedad de características que abarca. Por lo tanto, lo primero que queríamos hacer era ver si podíamos clasificar de manera fácil y precisa las diferentes características.

Usando el GeoTIFF completo de 10 bandas, entrenamos un algoritmo para clasificar esta imagen en 12 categorías diferentes: suelo, arena, agua, hierba, árboles, vegetación muerta, hierba amarilla, cultivo verde, cultivo rojo oscuro, cultivo verde oscuro, amarillo / brillante cultivo y posibles artefactos.

Los resultados fueron bastante precisos como puede ver. La computadora pudo clasificar todo el conjunto de datos a pesar de que había algunas sombras duras que ocultaban algunas características.

Estamos especialmente entusiasmados de ver cómo mejoran los modelos de clasificación a medida que agregamos más bandas. Con datos de 10 bandas en lugar de 5 bandas, hay inherentemente más información para entrenar modelos, lo que abre las posibilidades de algoritmos de clasificación y otras herramientas de análisis.

A partir de aquí, nos gustaría llevar esto más lejos y usar las diferentes bandas para clasificar las diferentes especies de árboles. Esta no es la última vez que publicaremos sobre este conjunto de datos, ¡así que estad atentos!

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