| dc.description.abstract | RESUMEN: Actualmente, los profesionales estiman la radiancia del suelo utilizando mediciones
directas o satelitales, así como otros métodos aerotransportados. Sin embargo, debido
al alto costo de estas técnicas y su baja resolución espacial y temporal, el uso
de UASs es una propuesta atractiva. En este documento, presentamos el análisis
técnico que realizamos a los parámetros de diseño utilizados por el fabricante del
UAV y estudiamos si cumplen con nuestros requisitos para el mapeo aéreo. Luego,
proponemos un método para transformar la radiación en temperatura, donde modelamos
y estimamos los parámetros de la cámara necesarios para transformar la
respuesta del sensor de la cámara a los valores de temperatura. El modelo relaciona
los datos crudos de la respuesta del sensor con la temperatura como una superficie
polinomial cuadrática, cuyos coeficientes varían con la temperatura y se aproximan
a su vez con otra expresión polinomial. Nuestros experimentos muestran que nuestra
aproximación mejora sobre otros métodos de calibración de la cámara. Finalmente,
presentamos el mapeo aéreo como una forma de obtener datos térmicos confiables de
campos terrestres, i.e, ortomosaicos. Proponemos una metodología para registrarlos
y obtener sus diferencias y presentarlos como dinámica térmica del suelo, lo que
puede utilizarse en futuros análisis del campo mapeado.
ABSTRACT: Currently, practitioners estimate soil radiance using direct measurements or satellites
and other airborne methods. However, because of the high-cost of these approaches
and their low spatial and temporal resolution, the use of UASs is an appealing
proposition. In this document, we present the technical analysis we made
to the UAV's design parameters used by the manufacturer and study if they comply
with our requirements for aerial mapping. We then propose a method for transforming
radiance to temperature, where we model and estimate the camera parameters
required to transform the camera sensor response to temperature values. The
model relates sensor response raw data to temperature as a quadratic polynomial
surface, which coeffcients vary with temperature and are themselves approximated
with another polynomial expression. Our experiments show that our approximation
improved over other camera calibration expressions. Finally, we present aerial
mapping as a way to obtain reliable thermal data of land fields, i.e, orthomosaics.
We propose a methodology to register them and obtain their dierences and present
them as thermal dynamics of the soil, which can be used in future analysis of the
mapped field. | |
