Análisis De Imágenes aéreas Orientado A La Caracterización De Caña Caída

Autor: SCHNEIDER, Gerardo Exequiel

Director: Bioing. HADAD, Alejandro

Coordinador: Bioing. PAIS, Carlos

Evaluadores: Bioing. BIZAI, Gustavo

Ing. Agr. KEMERER, Alejandra

CONTENIDO

1 INTRODUCCION 3

2 MARCO TEORICO 5

2.1 La caña de azúcar y la eficiencia fabril del ingenio azucarero: 5

2.2 La economía azucarera en Argentina: 6

2.3 El impacto de la caña de azúcar caída: 7

2.4 La caña de azúcar y el paradigma energético 8

2.5 Consideraciones sobre la caña caída 8

2.6 El estado del arte 8

3 OBJETIVOS 11

4 METODOLOGIA 13

4.1 Imágenes insumo 13

4.2 Etiquetado de las clases 14

4.2.1 Instalación del servidor local Label Me 15

4.2.2 Automatización del setup 16

4.2.3 El proceso de etiquetado 16

4.3 La extracción de características 19

4.3.1 Estructuras de datos 26

4.3.2 Visualización de resultados 29

4.3.3 La entropía promedio del histograma 31

4.3.4 Búsqueda de nuevos indicadores 31

4.3.5 Normalización de brillo en las imágenes: 32

4.3.6 Generación de estadísticas para las imágenes normalizadas 34

4.4 Clasificador de referencia 34

4.4.1 Objetivos 35

4.4.2 Arquitectura de la implementación de la red: 35

4.4.3 Aplicación web para el testeo del clasificador 40

4.4.4 Análisis de influencia de indicadores en la red neuronal 42

4.4.5 Análisis de la variación de los pesos de la red 43

5 RESULTADOS 45

5.1 Del etiquetado de las imágenes 45

5.2 De la extracción de características 46

5.2.1 Obtención de estadísticas: 47

5.2.2 Visualización de la entropía del histograma: 49

5.2.3 Firmas espectrales de las muestras 52

5.2.4 Índice de vegetación de diferencia normalizado 56

5.2.5 Desvío estándar de la muestra 59

5.2.6 Procesamiento con filtros espaciales 62

5.3 Del clasificador de referencia 68

5.3.1 Topología y parámetros de la red 68

5.3.2 Análisis de la influencia de los indicadores en el clasificador 72

5.3.4 Análisis de la influencia de las entradas individuales en el clasificador 75

5.3.5 Análisis de la variación de pesos del clasificador 79

5.3.6 Segmentación de las imágenes 80

5.3.7 Clasificación con supresión de desvío 85

5.3.8 Cuantificación de clases en las imágenes 95

6 CONCLUSIONES 97

6.1 Discusión 97

6.1.1 Perspectivas 100

7 BIBLIOGRAFIA 105

7.1 Apéndice 106

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1 INTRODUCCION

La industria azucarera es un sector vital en la economía de la región que genera miles de puestos de trabajo dando sustento a comunidades enteras. Permite la obtención de alimentos y productos derivados, los que son esenciales para otras ramas de la industria. Es un actor medioambientalmente preponderante por su potencial para generar biocombustibles renovables, que no producen calentamiento global al no emitir nuevo CO2 a la atmósfera. Esta industria tendrá un rol central en el cambio de paradigma energético brindando alternativas a los ya escasos combustibles fósiles, que en pocas décadas inexorablemente se agotarán.

Se han producido innovaciones en el proceso del ingenio azucarero, pero en la cosecha no se ha podido lidiar con el problema de la caña que se vuelca por acción del viento, fenómenos climáticos, o por su propio peso al alcanzar un gran desarrollo. Hasta la actualidad, no existe un método preciso y objetivo para cuantificar este estado en el cultivo, y su presencia tiene una muy alta implicancia en las pérdidas agronómicas e industriales.

En el presente trabajo abordado en conjunto entre la Facultad de Ingeniería de la U.N.E.R. y la Estación Experimental Agropecuaria del I.N.T.A. Paraná se propuso buscar indicadores representativos de la presencia de caña caída a partir de imágenes aéreas de alta resolución.

El análisis realizado y la metodología utilizada permitieron encontrar características del problema, identificar variables y descartar otras según su significancia. A raíz de esto se logró cuantificar la superficie de caña caída en cuadros productivos del norte argentino, mediante la implementación de un clasificador referencial basado en redes neuronales. Además se desarrollaron herramientas de análisis y procesamiento que permitieron analizar los resultados obtenidos, generalizarlos a la totalidad de la superficie cultivada y verificarlos.

Finalmente se discuten aspectos plausibles de profundizar y avances sobre nuevas potencialidades, planteándose un escenario de desarrollo posible a futuro.

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2 MARCO TEORICO

La presencia de caña de azúcar caída al momento de la cosecha trae aparejadas importantes pérdidas en la recolección y en el ingenio azucarero. El cultivo y la industrialización de la caña de azúcar constituyen pilares socioeconómicos del noroeste argentino, además de ser un actor fundamental en el cambio de paradigma energético por su potencial para la producción de etanol de origen vegetal.

Por ser el quebrado y caída de la caña un fenómeno con características aleatorias, en el cual intervienen entre otros, los efectos del desarrollo de la planta, las condiciones del suelo y el clima, se hace imposible de predecir. Con la excepción de inspecciones en terreno, es un fenómeno difícil de detectar, ya que se produce con variabilidad espacial, generando patrones complejos y aleatorios que no se ven reflejados en técnicas de monitoreo remoto disponibles, como son los índices verde. La posibilidad de estimar porcentaje de caña caída al momento de la cosecha tiene asociada una reducción importante en las pérdidas y un mejor aprovechamiento de recursos con reducción de costos. Hasta el momento no existe un método eficaz para realizar dicha estimación.

2.1 La caña de azúcar y la eficiencia fabril del ingenio azucarero:

La materia extraña a la caña denominada en ingles como "trash", cuando ingresa al ingenio azucarero representa una importante pérdida de eficiencia en el proceso de elaboración de azúcar. El desafío de ingeniería industrial radica en explorar las alternativas para controlar los efectos perjudiciales que estos desechos o trash y la tierra presentes en la caña tienen en los equipos, procesos y rendimientos operativos de la fábrica. Está ampliamente demostrado a través de la experiencia y de investigaciones, que la calidad de la caña afecta en forma directa al rendimiento fabril y a la calidad de la azúcar obtenida. A su vez la calidad de la materia prima

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