Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFSCAR |
Texto Completo: | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12450 |
Resumo: | Precision Agriculture involves the use of technology for management and decision making to allow rural producers to get better production results. To gain the desired effect, it is necessary a huge data collection and processing of the cultivated areas, being Remote Sensing, using special sensors attached to drones, a powerful alternative for this task. Vegetation Indices obtained with arithmetic equations, are used to highlight vegetation cover density variations using near infrared (NIR) images and visible spectrum images, being useful to assess biomass and productivity estimation from a crop, for example. The main problem is the elevated costs of drones and principally of sensors that acquire NIR images, making the use of this technology, by small producers, unattractive or difficult. The objective of this work is to propose a method to estimate NIR images using ordinary photographic camera RGB images that could eliminate the use of specific sensors and the need to make alterations in commom cameras, thus making this technology cost lower. To achieve this goal, we propose the use of a Deep Learning architecture (Pix2Pix) and a spectral signature based, KNN classification and a weighted sum by proximity degree of k nearest reference signatures method, producing a new spectral signature. These methods are described and evaluated in this document. Results showed that the two methods investigated can be used to estimate NIR images, showing high similarity to real NIR images. |
id |
SCAR_5f099623f5a4e31b0c84fa429f1de816 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/12450 |
network_acronym_str |
SCAR |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
repository_id_str |
4322 |
spelling |
Lima, Daniel Caio deSaito, José Hirokihttp://lattes.cnpq.br/7065615446493390http://lattes.cnpq.br/29509489452280692a2b4aa7-b1cd-415f-bbcb-127b693018da2020-04-23T12:46:47Z2020-04-23T12:46:47Z2020-04-17LIMA, Daniel Caio de. Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB. 2020. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12450.https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12450Precision Agriculture involves the use of technology for management and decision making to allow rural producers to get better production results. To gain the desired effect, it is necessary a huge data collection and processing of the cultivated areas, being Remote Sensing, using special sensors attached to drones, a powerful alternative for this task. Vegetation Indices obtained with arithmetic equations, are used to highlight vegetation cover density variations using near infrared (NIR) images and visible spectrum images, being useful to assess biomass and productivity estimation from a crop, for example. The main problem is the elevated costs of drones and principally of sensors that acquire NIR images, making the use of this technology, by small producers, unattractive or difficult. The objective of this work is to propose a method to estimate NIR images using ordinary photographic camera RGB images that could eliminate the use of specific sensors and the need to make alterations in commom cameras, thus making this technology cost lower. To achieve this goal, we propose the use of a Deep Learning architecture (Pix2Pix) and a spectral signature based, KNN classification and a weighted sum by proximity degree of k nearest reference signatures method, producing a new spectral signature. These methods are described and evaluated in this document. Results showed that the two methods investigated can be used to estimate NIR images, showing high similarity to real NIR images.A Agricultura de Precisão envolve o emprego de tecnologia para gestão e tomada de decisão para que produtores rurais consigam ter melhores resultados de produção. Para surtir o efeito desejado, é necessária uma grande coleta, processamento e análise de dados das áreas cultivadas, sendo o Sensoriamento Remoto, utilizando-se de sensores especiais acoplados a drones, uma das principais alternativas para esta tarefa. Os índices de vegetação, obtidos por equações matemáticas, são utilizados para realçar as variações da densidade da cobertura vegetal, utilizando-se de imagens no infravermelho próximo (Near Infrared - NIR) e imagens no espectro visível, sendo úteis para avaliar a produtividade e biomassa de uma plantação, por exemplo. No entanto, o custo elevado dos drones e, principalmente, dos sensores que captam imagens NIR, podem tornar inviável ou pouco atrativo o uso desta tecnologia por pequenos produtores. O objetivo deste trabalho é propor um método para estimar imagens NIR a partir de imagens RGB obtidas por câmeras fotográficas comuns, eliminando o uso de sensores específicos e a necessidade de fazer alterações no hardware das câmeras, tornando assim o custo desta tecnologia mais baixo. Para atingir este objetivo, foi proposto o uso de uma arquitetura de Deep Learning (Pix2Pix) e um método baseado na utilização de assinaturas espectrais de referência, classificação com KNN e uma soma ponderada pelo grau de proximidade das k assinaturas de referência mais próximas, produzindo uma nova assinatura espectral. Os métodos estão descritos e avaliados no presente trabalho. Os resultados mostraram que os dois métodos investigados possuem potencial para estimar imagens NIR, apresentando alto grau de similaridade em relação a imagens NIR reais.Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)CNPq: 310310/2013-0CAPES: código de financiamento - 001porUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessSensoriamento RemotoRemote SensingEstimativa de Imagem NIRNIR Image EstimativeDeep LearningPix2PixKNNAssinatura EspectralSpectral SignatureCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAOMétodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGBMethods to estimate NIR images from RGB cameras imagesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesis60060051b9675e-5744-4345-98e1-2c5caead4a56reponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARORIGINALTese_Daniel_Caio_revisada.pdfTese_Daniel_Caio_revisada.pdfTeseapplication/pdf9470393https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/1/Tese_Daniel_Caio_revisada.pdfdd776513603390aef2f87809d6faa4cfMD51Carta_Saito.pdfCarta_Saito.pdfCarta de autorização de publicação autorizada pelo orientadorapplication/pdf1807193https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/2/Carta_Saito.pdfdf0b1b3068c914e46ea5c5d297132849MD52CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/3/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD53TEXTTese_Daniel_Caio_revisada.pdf.txtTese_Daniel_Caio_revisada.pdf.txtExtracted texttext/plain238138https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/4/Tese_Daniel_Caio_revisada.pdf.txt20e726974c955733b1d8229f12704946MD54Carta_Saito.pdf.txtCarta_Saito.pdf.txtExtracted texttext/plain1https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/6/Carta_Saito.pdf.txt68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940MD56THUMBNAILTese_Daniel_Caio_revisada.pdf.jpgTese_Daniel_Caio_revisada.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7455https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/5/Tese_Daniel_Caio_revisada.pdf.jpga24d10170c24c750c9735ddce554bf37MD55Carta_Saito.pdf.jpgCarta_Saito.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg11964https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/7/Carta_Saito.pdf.jpgd3a9fb3858d1643cc46e7755f670583aMD57ufscar/124502023-09-18 18:31:53.518oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/12450Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestopendoar:43222023-09-18T18:31:53Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
dc.title.por.fl_str_mv |
Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB |
dc.title.alternative.por.fl_str_mv |
Methods to estimate NIR images from RGB cameras images |
title |
Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB |
spellingShingle |
Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB Lima, Daniel Caio de Sensoriamento Remoto Remote Sensing Estimativa de Imagem NIR NIR Image Estimative Deep Learning Pix2Pix KNN Assinatura Espectral Spectral Signature CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO |
title_short |
Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB |
title_full |
Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB |
title_fullStr |
Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB |
title_full_unstemmed |
Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB |
title_sort |
Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB |
author |
Lima, Daniel Caio de |
author_facet |
Lima, Daniel Caio de |
author_role |
author |
dc.contributor.authorlattes.por.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/2950948945228069 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Lima, Daniel Caio de |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Saito, José Hiroki |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://lattes.cnpq.br/7065615446493390 |
dc.contributor.authorID.fl_str_mv |
2a2b4aa7-b1cd-415f-bbcb-127b693018da |
contributor_str_mv |
Saito, José Hiroki |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Sensoriamento Remoto Remote Sensing Estimativa de Imagem NIR NIR Image Estimative Deep Learning Pix2Pix KNN Assinatura Espectral Spectral Signature |
topic |
Sensoriamento Remoto Remote Sensing Estimativa de Imagem NIR NIR Image Estimative Deep Learning Pix2Pix KNN Assinatura Espectral Spectral Signature CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO |
description |
Precision Agriculture involves the use of technology for management and decision making to allow rural producers to get better production results. To gain the desired effect, it is necessary a huge data collection and processing of the cultivated areas, being Remote Sensing, using special sensors attached to drones, a powerful alternative for this task. Vegetation Indices obtained with arithmetic equations, are used to highlight vegetation cover density variations using near infrared (NIR) images and visible spectrum images, being useful to assess biomass and productivity estimation from a crop, for example. The main problem is the elevated costs of drones and principally of sensors that acquire NIR images, making the use of this technology, by small producers, unattractive or difficult. The objective of this work is to propose a method to estimate NIR images using ordinary photographic camera RGB images that could eliminate the use of specific sensors and the need to make alterations in commom cameras, thus making this technology cost lower. To achieve this goal, we propose the use of a Deep Learning architecture (Pix2Pix) and a spectral signature based, KNN classification and a weighted sum by proximity degree of k nearest reference signatures method, producing a new spectral signature. These methods are described and evaluated in this document. Results showed that the two methods investigated can be used to estimate NIR images, showing high similarity to real NIR images. |
publishDate |
2020 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2020-04-23T12:46:47Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2020-04-23T12:46:47Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2020-04-17 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
format |
doctoralThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
LIMA, Daniel Caio de. Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB. 2020. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12450. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12450 |
identifier_str_mv |
LIMA, Daniel Caio de. Métodos para estimativa de imagens NIR a partir de imagens de câmeras RGB. 2020. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2020. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12450. |
url |
https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12450 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.confidence.fl_str_mv |
600 600 |
dc.relation.authority.fl_str_mv |
51b9675e-5744-4345-98e1-2c5caead4a56 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos Câmpus São Carlos |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFSCar |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de São Carlos Câmpus São Carlos |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFSCAR instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) instacron:UFSCAR |
instname_str |
Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
instacron_str |
UFSCAR |
institution |
UFSCAR |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFSCAR |
collection |
Repositório Institucional da UFSCAR |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/1/Tese_Daniel_Caio_revisada.pdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/2/Carta_Saito.pdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/3/license_rdf https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/4/Tese_Daniel_Caio_revisada.pdf.txt https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/6/Carta_Saito.pdf.txt https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/5/Tese_Daniel_Caio_revisada.pdf.jpg https://repositorio.ufscar.br/bitstream/ufscar/12450/7/Carta_Saito.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
dd776513603390aef2f87809d6faa4cf df0b1b3068c914e46ea5c5d297132849 e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 20e726974c955733b1d8229f12704946 68b329da9893e34099c7d8ad5cb9c940 a24d10170c24c750c9735ddce554bf37 d3a9fb3858d1643cc46e7755f670583a |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1802136372954267648 |