Classification des images avec le système à double caméra RedEdge-MX

Voir des exemples de données iciPlus de gammes d'ondes = Plus d'informations = Plus de potentiel d'analyse. Parfois, la meilleure façon de transmettre quelque chose est de le montrer visuellement. C'est pourquoi nous publions cette série de mini-analyses de données à 10 bandes du système à double caméra RedEdge-MX.

Nous avons fait voler la double caméra sur une variété de terrains, des vergers en Arizona au lit d'un ruisseau dans l'État de Washington, et chaque ensemble de données est revenu avec une histoire intéressante à raconter. Nous les avons détaillés ici dans l'espoir que vous puissiez voir par vous-même comment les données à 10 bandes alimenteront l'avenir de la gestion de la végétation.

On y trouve une multitude de milieux allant de l'horticulture aux zones forestières en passant par l'eau. Même dans l'imagerie RVB, il est clair qu'il existe différentes espèces d'arbres, différents types de cultures et potentiellement même de la végétation dans l'eau. Les différents types d'arbres et de cultures sont particulièrement visibles dans ce composite NIR Red Edge Green (illustré ci-dessous ).

Comme nous l'avons mentionné ci-dessus, l'une des choses les plus intéressantes à propos de cet ensemble de données est la grande variété de fonctionnalités qu'il englobe. Par conséquent, la première chose que nous voulions faire était de voir si nous pouvions classer facilement et avec précision les différentes caractéristiques. En utilisant le GeoTIFF complet à 10 bandes, nous avons formé un algorithme pour classer cette image en 12 catégories différentes : sol, sable, eau, herbe, arbres, végétation morte, herbe jaune, culture verte, culture rouge foncé, culture vert foncé, culture jaune/brillante et artefacts potentiels.

Les résultats étaient assez précis comme vous pouvez le voir. L'ordinateur a pu classer l'ensemble des données même s'il y avait des ombres dures masquant certaines fonctionnalités.

Avec des données à 10 bandes par opposition à des données à 5 bandes, il y a intrinsèquement plus d'informations pour former des modèles, ouvrant les possibilités d'algorithmes de classification et d'autres outils d'analyse. À partir de là, nous aimerions aller plus loin et utiliser les différentes bandes pour classer les différents espèces d'arbres. Ce n'est pas la dernière fois que vous publiez des articles sur cet ensemble de données, alors restez à l'écoute !

Eh bien, publiez également des mini-histoires à partir d'autres ensembles de données, alors revenez ici pour les mises à jour ! En attendant, vous pouvez télécharger des exemples de données RedEdge-MX Dual Camera ici, et vous pouvez en savoir plus sur le système lui-même ici !.