Capteur infra rouge « low cost

Capteur infra rouge « low cost » pour l’analyse spectrale des arbres et des plantes
LABEX
G. Subsol1, P. Borianne1,3a, F. Borne3a, M. Ramel3b, P. Christol2
(1)
(3)
Equipe-projet ICAR, LIRMM, Université de Montpellier/CNRS, France
(2) Equipe NANOMIR, IES, Université de Montpellier, France
Groupe I2P, AMAP, Université de Montpellier/(a)CIRAD,(b)INRA, France
NUMEV
Axe Algorithmes et Calculs
Solutions Numériques
Matérielles et
Mots clés : Proche infra-rouge, capteur optique , indice de végétation par différence normalisé, plante
Modélisation pour
l’Environnement et le
DESCRIPTION :
Ce projet d’animation scientifique est un atelier de réflexion pluridisciplinaire axée sur la mise en œuvre de
capteurs proche infra-rouge (Pir) « low cost » pour l’analyse spectrale des plantes et des arbres. Ce projet
rassemble des spécialistes en capteur (IES), en traitement de données visuelles (LIRMM) et en modélisation de
plantes (CIRAD) afin d’étudier les caractéristiques des dispositifs d’acquisition « low cost », en particulier les
conditions de prise de vue, les fonctions d’étalonnage de l’image, le traitement de l’image pour le calcul d’un indice
de végétation et l’interprétation de cette nouvelle cartographie.
Vivant
CAPTEURS INFRA-ROUGE LOW
COST
INTÉRÊTS POTENTIELS
caractérisation de la capacité photosynthétique de la
plante pour l’aide au diagnostic de son état de santé.
→
Le filtre bloquant infra rouge est remplacé
par un filtre bloquant une partie du spectre
visible. Selon le cas, le capteur produit
des images Pir,V,B ou R,Pir1,Pir2.
Nikon Coolpix 990 modifié
→ filtre bleu Rosco #2007
→ image Pir,V,B
→ identification des plantes par recombinaison des
canaux Pir , R et V des deux acquisitions optiques.
Mini caméra Mobius
(5x3x2 cm)
→ filtre rouge Wratten 25A
→ image R,Pir1,Pir2
En savoir plus
RESULTATS : INDICE NORMALISÉ DE VÉGÉTATION
P
i
r
R
V
Un double problème : le calibrage du capteur et l’étalonnage de la réponse NDVI !
Quels filtres, quels étalonnages
Quels intervalles de réponse, quelle discrimination attendre ?
?
b
r
i
q
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A e
r
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RVB
AWB (1,2,3), échelle linéaire
s
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f
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g
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n
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d
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c
è O
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RVB
Problème : le résultat dépend de la nature du
capteur, du filtre utilisé, de la correction
appliquée au signal, de sa représentation…
AWB (1,1,1), échelle linéaire
NDVI
AWB(1,2,3), échelle sigmoïdale
N
D
V
I
NDVI
Mobius
Pir
NDVI / PirVB NDVI / RVB
NDVI
Nikon Coolpix
(Visible → Canon PowerShot SX200, Hot Mirror)
Problème : recalage (ou alignement) entre acquisitions Pir et Visible,
ombre, interprétation du NDVI
4ème Journée Scientifique du Labex Numev – 2 juillet 2015
Avec le soutien du labex NUMEV