CÁMARA MULTIESPECTRAL
Como su nombre indica, una cámara multiespectral es aquella que puede recoger imágenes haciendo uso de diferentes frecuencias de ondasimultáneamente. Esto significa que las imágenes que se van a captar no se limitan únicamente al espectro de la luz visible (la que percibe el ojo humano), sino que podrá graduarse para obtener diferentes imágenes según el tipo de onda a lo largo del espectro electromagnético. Este tipo de cámaras son una combinación compacta del espectrógrafo INSPECTOR y una cámara matricial, que es la que genera la imagen multiespectral, lo que permite resolver aplicaciones colorimétricas tanto de carácter industrial como científico. De hecho, si no fuera por este tipo de cámaras, habría aplicaciones que no podrían desarrollarse correctamente debido a la ausencia de luz visible.
Tipos de sistemas multiespectrales
Este tipo de cámaras pueden trabajar en diversos espectros, tanto visibles como infrarrojos, y, aunque pueden variar según el fabricante, suelen estar divididas de la siguiente manera:
- VIS:Detectaluzvisible(380-800nm)
- VNIR:Detectaluzvisibleylamáscercanaalespectroinfrarrojo(400–1.000nm)
- NIR:Detectaluzcercanaalasondasinfrarrojas(900–1.700nm)
- SWIR:Detectaluzinfrarrojadeondacorta(1.000–2.500nm)
- MWIR:Detectaluzinfrarrojadeondamedia(3–5μm)
- LWIR:Detectaluzinfrarrojadeondalarga(8–12.4μm)
Diferencia entre Multiespectral e Hiperespectral
Cuando hablamos de una imagen multiespectral, estamos hablando de imágenes que están formadas por un número de bandas que se podría considerar pequeño (por lo general entre 3 y 20 bandas aproximadamente). Además, estas bandas no tienen por que ser necesariamente contiguas entre sí.
Por el contrario, cuando hablamos de una imagen hiperespectral, en la mayoría de los casos estaremos hablando de imágenes formadas por un número de bandas considerablemente superior y, además, en este caso las bandas siempre serán contiguas entre sí. De este modo, con una imagen multiespectral se podrá obtener una serie de valores de intensidad en las longitudes de onda que el sistema capte, mientras que una imagen hiperespectral permitirá obtener un espectro continuo o firma espectral del elemento observado.
Aplicaciones prácticas
Las aplicaciones prácticas que se derivan del uso de la cámara multiespectral son amplísimas. Algunos de los sectores que mayor uso hacen de ellas son los siguientes:
Agricultura:
Gracias al uso de cámaras multiespectrales, se puede detectar el buen o mal estado de ciertas cosechas, así como la presencia de plagas en los cultivos gracias al mapeado de biomasa.
Medio Ambiente:
La tecnología multiespectral permite localizar con mayor eficiencia la presencia de elementos contaminantes en diversos ecosistemas, como sucede en el caso de los plásticos o vertidos de crudo en los océanos.
Técnicas del color:
Su uso también puede tener diferentes aplicaciones en sectores que trabajan directamente con la naturaleza del color, tales como el sector artístico o textil.
Geología:
Este tipo de cámaras constituyen un elemento de trabajo muy habitual a la hora de conocer la naturaleza de algunos terrenos, la localización de metales preciosos o el análisis de sedimentos.
Silvicultura y protección forestal:
El uso de cámara espectral va a permitir llevar a cabo mapeados de terrenos boscosos con mayor eficiencia y mejores resultados. Así como llevar a cabo diferentes estudios relacionados con el riesgo de incendios y sus consecuencias.
Sector hídrico:
Del mismo modo que este tipo de cámaras permite la observación en tierra, su uso se puede extender al espacio acuático, donde son fundamentales a la hora de analizar la calidad de las aguas tanto en entornos naturales como urbanos.
EJEMPLO PRÁCTICO: VUELOS CON CÁMARA MULTIESPECTRAL PARA DETECCIÓN DE SUELOS CONTAMINADOS CON MERCURIO.
Los vuelos se llevaron cabo con una cámara Parrot Sequioa.
Ilustración 1: Doble vuelta sobre la zona minera Soterraña.
Las bandas espectrales alrededor de las que está centrada la cámara están centradas alrededor de las longitudes del gráfico:
Ilustración 2: Longitudes medias y ancho de las bandas de la cámara multiespectral Sequoia
En la figura siguiente se puede ver la respuesta de la vegetación y el suelo en cada banda.
Ilustración 3: Bandas de la cámara Sequoia y respuesta media de la vegetación.
Se trata de dos vuelos distintos pero realizados durante la misma mañana. El primero desde la parte superior de la colina y el segundo desde la parte media. La huella media del pixel sobre el terreno en todo el vuelo es de unos 11cm
Ilustración 4: Vista 3d de la imágenes de los dos vuelos.
El número de imágenes tomadas por los 4 canales independientes de la cámara multiespectral (Green, Red, NIR, Red Edge) es de 3684 imágenes que han sido procesadas para obtener imágenes de reflectancia e imágenes de índices que se adjuntan.
En la georreferenciación se ha empleado solamente las coordenadas GPS de los centros perspectivos y no puntos de apoyo. Esto quiere decir que es una georreferenciación de baja precisión (+-3m o de ese orden) que deberían ser suficiente para ver si es posible relacionar los valores de campo con la respuesta de la cámara. Si fuera necesario es posible realizar otro procesado más largo para obtener una georeferenciación más precisa.
Ilustración 5: Gráfico indice de vuelo
ÍNDICES
Se han calculado algunos índices espectrales empleando cocientes entre bandas de reflectancia según las fórmulas siguientes. La imágenes de reflectancia han sido calibradas con de:
NDVI: Normalized Difference Vegetation Index.
En la cámara multiespectral: Bandas NIR(infrarrojo cercano) y Rojo.
Toma valores entre -1 y 1. Los valores positivos indican el nivel de “verdor” y los negativos zonas sin vegetación (agua, suelo baldío, etc). El rango medio para la vegetación es 0.2-0.9. Bosques y cultivos valores altos (0.4-0.9), matorral y hierba (0.2-0.3).
Se ha calculado el mismo índice con el canal Red Edge
NDVI_Red_edge
GNDVI: Green Normalized Diference Vegetation Index
Más combinaciones pueden realizarse a partir de las imágenes de reflectancia que se adjuntan para los 4 canales.
Ilustración 6: Valores índice NDVI
Ilustración 7: Índice NDVRE
Ilustración 8: Índice GNDVI
Ilustración 9: Índice GNDI_Red Edge
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