PROCEDIMIENTO AUTOMATICO PARA SECCIONAR IMAGENES REMOTAS Y CARACTERIZAR INDICADORES AGRONOMICOS Y AMBIENTALES EN LAS MISMAS.
Procedimiento automático para seccionar imágenes remotas y caracterizar indicadores agronómicos y ambientales en las mismas.
El objeto de la presente invención es un procedimiento que permite seccionar / dividir automáticamente imágenes remotas en otras rectangulares de tamaño reducido (microimágenes / microparcelas), y obtener indicadores agronómicos y ambientales en cada una de ellas y en el conjunto de la parcela. Se basa en el procesado de imágenes remotas de alta resolución espacial mediante el programa informático SARI y genera para cada microparcela indicadores tales como su centro geográfico, superficie, productividad potencial y presencia de factores bióticos tales como rodales de especies de malas hierbas, y/o abióticos, tales como niveles de nutrientes / fertilidad. Por tanto tiene aplicación en Agricultura, Medioambiente, y Teledetección, y en particular en Agricultura de Precisión
Tipo: Patente de Invención. Resumen de patente/invención. Número de Solicitud: P200801932.
Solicitante: CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGACIONES CIENTIFICAS (CSIC).
Nacionalidad solicitante: España.
Provincia: MADRID.
Inventor/es: LOPEZ GRANADOS,FRANCISCA, GARCIA TORRES,LUIS, JURADO EXPOSITO,MONTSERRAT, PEÑA BARRAGAN,JOSE MANUEL, CABALLERO NOVELDA,JUAN JOSE.
Fecha de Solicitud: 27 de Junio de 2008.
Fecha de Publicación: .
Fecha de Concesión: 31 de Enero de 2011.
Clasificación Internacional de Patentes:
- G06K9/00 FISICA. › G06 CALCULO; CONTEO. › G06K RECONOCIMIENTO DE DATOS; PRESENTACION DE DATOS; SOPORTES DE REGISTROS; MANIPULACION DE SOPORTES DE REGISTROS (impresión per se B41J). › Métodos o disposiciones para la lectura o el reconocimiento de caracteres impresos o escritos o el reconocimiento de formas, p. ej. de huellas dactilares (métodos y disposiciones para la lectura de grafos o para la conversión de patrones de parámetros mecánicos, p.e. la fuerza o la presencia, en señales eléctricas G06K 11/00; reconocimiento de la voz G10L 15/00).
Clasificación PCT:
- A01C21/00 NECESIDADES CORRIENTES DE LA VIDA. › A01 AGRICULTURA; SILVICULTURA; CRIA; CAZA; CAPTURA; PESCA. › A01C PLANTACION; SIEMBRA; FERTILIZACION (en combinación con el trabajo de la tierra propiamente dicho A01B 49/04; partes constitutivas o accesorios de máquinas o instrumentos agrícolas, en general A01B 51/00 - A01B 75/00). › Métodos de fertilización (abonos C05; composiciones para acondicionar o estabilizar los suelos C09K 17/00).
- G06K9/00 G06K […] › Métodos o disposiciones para la lectura o el reconocimiento de caracteres impresos o escritos o el reconocimiento de formas, p. ej. de huellas dactilares (métodos y disposiciones para la lectura de grafos o para la conversión de patrones de parámetros mecánicos, p.e. la fuerza o la presencia, en señales eléctricas G06K 11/00; reconocimiento de la voz G10L 15/00).
Fragmento de la descripción:
Procedimiento automático para seccionar imágenes remotas y caracterizar indicadores agronómicos y ambientales en las mismas.
Sector de la técnica
Primer sector: AGRICULTURA, MEDIOAMBIENTE y TELEDETECCIÓN. Segundo sector EMPRESAS DE ASISTENCIA TÉCNICA AGRARIA, MEDIOAMBIENTAL, y de TELEDETECCIÓN, y en particular las especializadas en AGRICULTURA DE PRECISIÓN, sean públicas (Administraciones Públicas) o privadas. El segundo sector se refiere a empresas que utilizando imágenes remotas como fuente de información primaria planifiquen actividades o operaciones de explotaciones agrarias en las que se utilicen tecnologías de precisión, con objeto de alcanzar los beneficios económicos y medioambientales propios de la misma, tales como la aplicación localizada y a dosis variable de fertilizantes y fitosanitarios, efectuando dichas aplicaciones no de forma extensiva y uniforme en toda la superficie de parcela agrícola, sino adaptada a las necesidades de cada pequeña parcela o "microparcela", cuyo seccionamiento, caracterización agro-ambiental y mapeo geográfico de tratamientos agrarios es el objeto de esta patente.
Estado de la técnica
Teledetección, conceptos básicos
La teledetección es una tecnología que consiste en captar información de los objetos o accidentes que ocurren en la superficie terrestre o en la atmósfera sin entrar en contacto físico con ellos. Comprende la medida y el registro de la energía electromagnética reflejada o emitida por éstos, y conlleva la interpretación y relación de esta información con la naturaleza y propiedades de éstos. La captura de la energía reflejada se lleva a cabo mediante sensores remotos instalados en plataformas aerospaciales (satélites y aviones) que registran la energía reflejada correspondiente a diversas frecuencias del espectro electromagnético, que van desde las ondas de radio de baja frecuencia pasando por el espectro visible (bandas azul, verde y roja) hasta los rayos X, gamma e incluso cósmicos. Cada cuerpo o cubierta terrestre presenta una forma peculiar de reflejar o emitir energía que se conoce como signatura o firma espectral (Chuvieco, 2002). En las últimas décadas las tecnologías en las que se basa la teledetección y sus aplicaciones se han desarrollado enormemente. Hoy día la teledetección es una herramienta muy importante en muy diversas áreas tales como meteorología, oceanografía, climatología, ciencias militares, ciencias de la tierra, y protección civil, entre otras.
Aplicaciones de la teledetección a la agricultura
En teledetección es esencial conocer el comportamiento o signatura espectral de cada una de las diversas superficies o usos de suelo a las diferentes longitudes de onda. La energía reflejada por la vegetación y el suelo desnudo en las longitudes de onda roja e infrarroja varía muy considerablemente (Cloutis et al., 1996). Cultivos densos y sanos se caracterizan por una elevada absorción de energía/radiación roja y una alta reflectancia de la radiación infrarroja. Con frecuencia es conveniente combinar estas medidas (y otras en otras bandas) en un solo índice que resalte la sensibilidad a las variaciones en el cultivo. Dichas combinaciones son conocidas como índices de vegetación. Hay un gran número de ellos, tantos como operaciones matemáticas se estime oportuno definir. Sus ventajas son: 1) aumentar las diferencias relativas entre los valores digitales que caracterizan cada uso del suelo, 2) reducir el número de datos obtenidos a un solo valor característico, 3) obtener valores adimensionales que permiten su comparación espacial y temporal y, 4) en ocasiones, eliminar efectos indeseados de iluminación, orografía, etc. (Jackson y Huete, 1991). Uno de los más conocidos es el NDVI ("Normalised Difference Vegetation Index"). Una actividad fotosintética alta, es decir una vegetación sana y vigorosa, implica un alto valor de NDVI debido a una alta reflectividad en la banda del infrarrojo cercano y una alta absorción de energía en la banda roja. Por tanto, NVDI, calculado con medidas en tierra (Kanemasu 1990), imágenes de satélite (Anderson et al., 1993) o fotografías áreas (Denison et al., 1996) presenta una alta correlación con la producción final del cultivo.
Los trabajos sobre clasificación de los usos del suelo mediante imágenes de satélite de resolución espacial media/baja o fotografías aéreas utilizando índices de vegetación se pueden considerar como clásicos en teledetección y se han llevado a cabo en áreas muy diversas: costeras, parques naturales, masas forestales, zonas agrícolas, entre otras muchas. También se han llevado a cabo trabajos para detectar de forma sistemática las anomalías en el desarrollo de los cultivos de regadío en Aragón (López-Lozano y Casterad, 2003), y monitorizar el crecimiento de cultivos con datos biofísicos como altura de la planta, el área foliar (LAI) y biomasa (Calera et al., 2001; 2002), o para estimar el efecto a largo plazo de los cambios en los usos de suelo sobre la evapotranspiración de los cultivos utilizando imágenes Landsat 5 TM y Landsat 7 ETM+ de 1982 a 2000 (Lanjeri et al., 2001; 2002) en la zona de Castilla-La Mancha. También se están produciendo avances muy significativos en la teledetección de malas hierbas en cultivos con sensores aerotransportados multiespectrales (Goel et al., 2002; Schmidt & Skidmore, 2003; Koger et al. 2004; Smith & Blackshaw, 2003; Girma et al. 2005; Felton et al. (2002), Radhakrishnan et al. (2002) y Thorp & Tian (2004) e incluso se ha desarrollado una metodología para mapear infestaciones tardías de malas hierbas en cultivos mediante imágenes remotas de alta resolución espacial (López-Granados et al. 2006; Peña-Barragán et al., 2007). Para llevar a cabo dicho trabajos es necesario que existan diferencias en las firmas espectrales entre el cultivo y las especies de malezas en determinados momentos del ciclo fenológico (Everitt et al. 1994; Everitt & Deloach 1990; Lass & Callihan 1997; Peña-Barragán et al. 2006).
Existen diversos trabajos cuyo objetivo es caracterizar grandes áreas de vegetación/bosques mediante imágenes remotas de baja resolución espacial, de 30 a 100 metros de pixel, o incluso superior (Kokaly et al. 2003; Schmidt and Skidmore. 2003). Peña-Barragán et al. (2005) ha desarrollado una metodología para caracterizar la cubierta vegetal en olivar mediante fotografías aéreas de baja resolución espacial. García-Torres et al. (2007 y 2008) han desarrollado un procedimiento para la caracterización automática de indicadores agronómicos y ambientales de plantaciones de árboles en imágenes remotas de alta resolución espacial mediante el subprograma informático "Clustering Assessment IDL.IAS.1®, CLUAS)".
Agricultura de precisión
La agricultura de precisión determina la variabilidad espacial de factores bióticos tales como la densidad de malas hierbas y patógenos, y de factores abióticos tales como el contenido de nutrientes o agua del suelo, a fin de fundamentar la aplicación a dosis variables de fertilizantes, fitosanitarios, agua de riego, entre otras variables ("inputs"), ajustando las dosis de éstos a las necesidades de cada pequeña área o "microparcela" (Blackmore, 1996; Kropff et al. 1997). Conlleva pues una reducción de las dosis de inputs en comparación con la agricultura tradicional, en la que los inputs se aplican a dosis uniforme en toda la parcela. Las ventajas medioambientales y económicas de la agricultura de precisión son ampliamente aceptadas (Timmermann et al., 2003). Así por ejemplo, la distribución espacial de las malas hierbas no es uniforme, sino que en cada parcela forman agrupamientos o rodales (Jurado-Expósito et al. 2003). Sin embargo, en la agricultura convencional los fitosanitarios herbicidas se aplican normalmente en cada parcela a una dosis única. Para reducir la cantidad de fitosanitarios herbicida aplicado, o sea para aplicar herbicida solo donde ocurren rodales de malas hierbas es para lo que es necesario desarrollar las técnicas de precisión. Éstas consisten en determinar la densidad de la mala hierba, el contenido de nutrientes, o de otro inputs, en cada microparcela, así como su efecto económico en la reducción del cultivo ("competition/economic threshold"); de esta forma se aplica el fitosanitario herbicida o el fertilizante sólo en las microparcelas que realmente lo necesitan por estar infestadas de malas hierbas o tener un contenido de nutrientes bajo...
Reivindicaciones:
1. Procedimiento automático para seccionar una imagen remota en imágenes rectangulares de menor tamaño (microimágenes/microparcelas), que comprende las siguientes etapas:
a) Toma de imagen de satélite o fotografía aérea hiperespectral, multiespectral o pancromática, de alta resolución espacial
b) Digitalización y georreferenciación, en los casos que sea necesario (por ejemplo fotografías aéreas no digitalizadas ni georreferenciadas).
c) Análisis primario de la imagen tomada en a) que comprende a su vez las siguientes etapas:
d) Definición de los parámetros del seccionamiento de la imagen, entre otros el tamaño de las microparcelas
e) Definición, para un uso de suelo seleccionado, del criterio (% píxeles y valores digitales integrados) que motiva para cada microparcela la aplicación o no de un determinado tratamiento
f) Activación del programa informático Splitting and Assessment of Remote Images (SARI®) en ENVI e implementación de la imagen simple obtenida en c) en SARI®, que comprende a su vez las siguientes etapas:
2. Procedimiento para seccionar una imagen remota según la reivindicación 1, caracterizado porque la resolución espacial de dicha imagen remota puede variar desde imágenes con píxeles inferiores a 1 m a centenares de metros.
3. Procedimiento para seccionar una imagen remota según la reivindicación 1, caracterizado porque la imagen simple obtenida en c.2) está formada por una sola banda o índice del espectro visible (azul: B, verde: G, rojo: R; e infrarrojo cercano NIR), pancromática, o cualquier otra banda en el caso de imágenes hiperespectrales, o de cualquier índice de vegetación que se defina mediante un algoritmo entre cualquiera de las bandas antes mencionadas.
4. Procedimiento para seccionar una imagen remota según la reivindicación 1, caracterizado porque se define el tamaño de las microparcelas en rectángulos cuya longitud y anchura sea múltiplo del pixel de la imagen según el objetivo del estudio en curso.
5. Procedimiento para seccionar una imagen remota según la reivindicación 4, caracterizado porque la longitud y altura de las microparcelas rectangulares obtenidas por el seccionamiento se determina con flexibilidad desde un pixel a cualquier múltiplo de éste.
6. Procedimiento según la reivindicación 1, caracterizado porque los indicadores obtenidos en el punto f.2), además de su centro expresado en coordenadas geográficas, superficie o número de píxeles integrados (NP), valores digitales integrados en cada agrupamiento (VDAG) y VDGA/NP ó productividad potencial, y clasificación automática de cada microparcela según el porcentaje de píxeles y/o valores digitales integrados de las mismas, pueden directamente interpretarse diversos indicadores agronómicos y ambientales, entre otros, según el contenido o temática de la imagen primaria analizada y la interpretación de los datos cuantitativos antes indicados de cada microparcela, el porcentaje de cultivo infestado de una determinada especie de mala hierba, patógeno o con déficit/carencia nutricional, esto es contenido de un nutriente por debajo de un determinado nivel, lo que permite estimar el descenso de la producción o cosecha potencial y el porcentaje de superficie en el que es recomendable o no la aplicación de fitosanitarios
7. Procedimiento según la reivindicación 1, caracterizado porque las imágenes remotas se toman preferentemente en la primavera o verano en climas templados, y/o cuando sea posible diferenciar espectro-radiométricamente las variaciones en el desarrollo de la vegetación o cualquier uso de suelo, por ejemplo distintas especies vegetales, cultivos agrarios, árboles y animales, etc.
8. Procedimiento según la reivindicación 1, caracterizado porque las parcelas de terreno a procesar pueden sustentar cualquier especie vegetal, espacio natural, agrícola o forestal, tener cualquier especificidad orográfica o topográfica, sin limitación de su superficie.
9. Utilización de un procedimiento según las reivindicaciones de la 1 a la 8 para la obtención automática de indicadores agronómicos y ambientales de cada microparcela obtenida por seccionamiento.
10. Utilización de un procedimiento según la reivindicación 9, caracterizado porque los indicadores que se obtienen son entre otros, su centro expresado en coordenadas geográficas, superficie o número de píxeles integrados (NP), valores digitales integrados en cada agrupamiento (VDAG) y VDGA/NP ó productividad potencial, clasificación automática de cada microparcela según el porcentaje de píxeles y/o valores digitales integrados de las mismas, cuya directa interpretación agro-ambiental, según la temática de la imagen analizada, puede ser, entre otros, el porcentaje de cultivo infestado de una determinada especie de mala hierba, patógeno o con déficit/carencia nutricional, el descenso de la producción o cosecha potencial y el porcentaje de superficie en el que es recomendable o no la aplicación de fitosanitarios y/o fertilizantes.
11. Utilización de un procedimiento según las reivindicaciones de la 1 a la 8 para la elaboración de mapas, georreferenciados, de tratamientos de prescripción de fertilizantes, fitosanitarios u otros inputs, basándose en los indicadores obtenidos para cada microparcela.
12. Utilización de un procedimiento según las reivindicaciones 1 a 8, para discriminar los usos de suelo que se definan en imágenes simples de una sola banda o índice vegetativo, y seguidamente seccionar automáticamente en microparcelas y cuantificar o integrar los valores digitales (VDAG), en cada una de éstas los indicadores objeto de estudio, en todas y cada una de las microparcelas.
13. Utilización de un procedimiento según las reivindicaciones 1 a 8 para diseñar e implementar un programa de agricultura de precisión que utiliza un mapa georreferenciado de aplicación de inputs en cada microparcela.
14. Utilización de un procedimiento según la reivindicación 13 caracterizado porque el programa de agricultura de precisión es relativo a la aplicación de fertilizantes y/o fitosanitarios para contrarrestar zonas nutricionales deficitarias, ataque de organismos patógenos/enfermedades, o a insectos-plagas y/o rodales de malas hierbas, susceptibles de corregirse mediante tratamientos fitosanitarios.
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