Abstract

CAMACHO VELASCO, Ariolfo; VARGAS GARCIA, César Augusto  and  ARGUELLO FUENTES, Henry. Un estudio comparativo de algoritmos de detección de objetivos en imágenes hiperespectrales aplicados a cultivos agrícolas en Colombia. Tecnura [online]. 2016, vol.20, n.49, pp.86-99. ISSN 0123-921X.  https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2016.3.a06.

Contexto: Las imágenes hiperespectrales (HSI) contienen información en alta resolución espectral, en cientos de bandas contiguas sobre un rango del espectro electromagnético. Se ha tomado ventaja de la información espectral mediante algoritmos de clasificación, detección de cambios, de anomalías o detección de objetivos. Específicamente, en las dos últimas décadas han sido propuestos diferentes algoritmos para detectar objetivos en HSI. Sin embargo, encontrar un algoritmo de detección con un desempeño óptimo para diferentes escenarios y objetivos, aún es materia de investigación, debido a la alta variabilidad espectral y diversidad de escenarios del mundo real. Objetivo: La presente investigación realiza un estudio comparativo de algoritmos de detección de objetivos en imágenes hiperespectrales aplicados a la agricultura colombiana. Método: Las evaluaciones se realizaron sobre 20 HSI reales adquiridas por el sensor satelital Hyperion y 6 HSI sintéticas con diferentes niveles de ruido. En el desarrollo de la investigación se implantaron 5 objetivos sintéticos; y se extrajeron más de 115 firmas espectrales reales, 11 de ellas fueron usadas como objetivo en la evaluación de los algoritmos, permitiendo la caracterización de 5 cultivos agrícolas del nororiente colombiano en 5 áreas de estudio diferentes. Los resultados muestran que el algoritmo de Estimación de Coherencia Adaptativo (ACE) presenta un mejor desempeño con probabilidades de detección P_D > 90% para diferentes escenarios y objetivos de tipo agrícola, tanto en imágenes sintéticas como reales. Conclusiones: En aplicaciones de detección de objetivos en HSI, es crítico encontrar un algoritmo que presente un rendimiento óptimo para diferentes escenarios y objetivos, debido a la variabilidad espectral generada por las diferentes condiciones geográficas de Colombia. Por otra parte, este trabajo permite mostrar que es posible realizar nuevas investigaciones y aplicaciones a nivel nacional tomando ventaja de las técnicas de imágenes hiperespectrales y algoritmos de detección espectral; específicamente en el sector de la agricultura colombiana.

Keywords : Algoritmo de Detección de Objetivos; Imágenes hiperespectrales; Propiedades Espectrales de la vegetación; Sensado Remoto.

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