Desmezclado espectral en percepción remota hiperespectral: una herramienta para el mapeo de palma aceitera

Las plantaciones de palma de aceite típicamente abarcan grandes áreas, por esto, la teledetección remota se ha convertido en una herramienta útil para el monitoreo avanzado de este cultivo. Este trabajo revisa y evalúa dos enfoques para analizar las plantaciones de palma de aceite a partir de datos...

Full description

Autores:
Vargas, Hector
Camacho Velasco, Ariolfo
Arguello, Henry
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Instituto Tecnológico Metropolitano
Repositorio:
Repositorio ITM
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/1083
Acceso en línea:
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/1228
http://hdl.handle.net/20.500.12622/1083
Palabra clave:
Hiperespectral
Variabilidad Espectral
Desmezclado
Firmas Puras
Abundancias
Palma de Aceite
Hyperspectral
Spectral Variability
Unmixing
Endmember
Abundance
Oil palm
Rights
License
Copyright (c) 2019 TecnoLógicas
Description
Summary:Las plantaciones de palma de aceite típicamente abarcan grandes áreas, por esto, la teledetección remota se ha convertido en una herramienta útil para el monitoreo avanzado de este cultivo. Este trabajo revisa y evalúa dos enfoques para analizar las plantaciones de palma de aceite a partir de datos de teledetección remota hiperespectral: desmezclado espectral lineal y variabilidad espectral. Además, se propone un marco computacional basado en el desmezclado espectral para la estimación de las fracciones de abundancias de cultivos de palma de aceite. Este enfoque también considera la variabilidad espectral de las firmas en las imágenes hiperespectrales. El marco computacional propuesto modifica el modelo de mezcla lineal mediante la introducción de un vector de pesos, de manera que se puedan identificar las bandas espectrales que menos contribuyen a la estimación de fracciones de abundancias erróneas. Este enfoque aprovecha la detección de los árboles de palma de aceite, ya que permite diferenciarlos de otros materiales en términos de fracciones de abundancia. Los resultados experimentales obtenidos a partir de datos de teledetección remota hiperespectral en el rango de 410-990 nm, muestran mejoras de un 8.18 % en la métrica de Precisión del Usuario (Uacc) en la identificación de palmas de aceite por el marco propuesto con respecto a los métodos tradicionales de desmezclado espectral; el método propuesto logró un 95 % de Uacc. Esto confirma las capacidades del marco computacional formulado y facilita la gestión y el monitoreo de grandes áreas de plantaciones de palma de aceite.