Clasificación de imágenes con el sistema de cámara dual RedEdge-MX

Vea datos de muestra aquí 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 publicamos esta serie de minianálisis 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 el lecho de un arroyo en el estado de Washington, y cada conjunto de datos arrojó una historia interesante que contar. Los detallamos aquí con la esperanza de que pueda ver por sí mismo cómo los datos de 10 bandas impulsarán el futuro de la gestión de la vegetación. Tierras de cultivo, silvicultura y arroyos A continuación se muestra un mosaico RGB de un conjunto de datos de cámara dual.

En él hay multitud de ambientes que van desde la horticultura hasta las zonas boscosas pasando por 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 Red Edge Green (que se muestra a continuación). ).

Como mencionamos anteriormente, una de las cosas más interesantes de este conjunto de datos es la amplia variedad de características que abarca. Por lo tanto, lo primero que queríamos hacer era ver si podíamos clasificar con facilidad y precisión 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, cultivo amarillo/brillante y posibles artefactos.

Los resultados fueron bastante precisos como se puede ver. La computadora pudo clasificar todo el conjunto de datos a pesar de que había algunas sombras duras que oscurecían algunas características. Estamos especialmente emocionados 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 para 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 los diferentes especies de árboles Esta no es la última vez que publicamos sobre este conjunto de datos, ¡así que estad atentos!

También publicaremos mini-historias de otros conjuntos de datos, ¡así que vuelva aquí para ver las actualizaciones! Mientras tanto, puede descargar datos de muestra de la cámara dual RedEdge-MX aquí, y puede obtener más información sobre el sistema en sí aquí.