Resumen

RUIZ, D. A.; BACCA, E. B.  y  CAICEDO, E. F.. Una herramienta para el análisis de índices espectrales para la detección remota de vegetación y cultivos utilizando imágenes hiperespectrales. Entre Ciencia e Ingenieria [online]. 2019, vol.13, n.26, pp.51-58. ISSN 1909-8367.  https://doi.org/10.31908/19098367.1161.

Los requerimientos alimentarios en el mundo han aumentado, evidenciando la necesidad de mejorar las técnicas estándar de producción agrícola. Para abordar este problema, una alternativa de solución es la inclusión de elementos tecnológicos como el sensado remoto de vegetación y los cultivos a partir de imágenes hiperespectrales. El sensado remoto y las imágenes hiperespectrales son métodos no invasivos, que permiten monitorear grandes espacios de terreno en cantidades de tiempo reducidas. Estas características han hecho que el sensado remoto a partir de imágenes hiperespectrales sea una herramienta poderosa para desarrollo de procesos de agricultura de precisión. En este artículo se presenta una aplicación de software que permite generar y procesar índices espectrales de vegetación y sus respectivas imágenes de pseudo color, utilizando imágenes hiperespectrales. Las imágenes hiperespectrales utilizadas fueron tomadas de la base de datos del sensor Airborne Visible-Infrared Imaging Spectrometer (AVIRIS), diseñado por la NASA. El objetivo de la aplicación de software es mostrar diferentes elementos asociados con el monitoreo remoto de vegetación y cultivos a partir de imágenes hiperespectrales. Finalmente, se presentan pruebas funcionales para verificar el cumplimiento de los requisitos del software.

Palabras clave : Imágenes hiperespectrales; sensado remoto; bandas espectrales; índice de vegetación; longitud de onda.

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