Análisis del estrés hídrico en plantas y caracterización espectral de un sistema plenóptico en la banda SWIR.

Abstract

El avance e invención de nuevas técnicas de captura de imágenes infrarrojas en los últimos años han permitido no solamente obtener imágenes más detalladas, sino que además obtener información de una escena cualesquiera que, sin las previamente mencionadas técnicas, no se podría conocer. Los ámbitos en los cuales se desempeña el infrarrojo (IR) son tan variados como únicos, implicando así que no existe una sola solución correcta para los problemas existentes. Una de estas dificultades corresponde a la de como eliminar el ruido en este espectro, obstáculo el cual afecta drásticamente la fidelidad de los datos obtenidos de una escena en IR y en la mayoría de los casos hace imposible analizar la información de manera fidedigna. La presente investigación se centra alrededor de como lidiar con el Fixed Pattern Noise (FPN) mediante un algoritmo de reenfoque, como una alternativa a la calibración con cuerpo negro. Se evalúan los resultados obtenidos mediante el uso de métricas y se compara con los resultados obtenidos con un cuerpo negro. Se eligen plantas como objeto de estudio debido a que en la longitud de onda mencionada se puede apreciar los niveles de estrés hídrico. Se cuantizará el mejoramiento de imagen en diferentes longitudes de onda de este espectro, generando así un cubo multiespectral, el cual permitirá el análisis en el espectro del fenómeno del FPN.

The advancement and discovery of new infrared (IR) image capturing techniques in recent years has allowed not only to obtain more detailed images, but also get information of any scene that, without the aforementioned techniques, it wouldn’t be possible to obtain. the areas in which IR performs are as different as they are unique, implying that there’s not a single solution that encloses all problems. One of these hardships is how to deal with the noise that affects this spectrum, this obstacle distorts heavily the fidelity the data acquired obtained from a scene in IR and in most cases it makes impossible to analyze the information. The investigation centers itself around how to fix the Fixed Pattern Noise (FPN) using a refocusing algorithm, as an alternative of a black body calibration. plants are chosen because of their particular behaviour in the spectrum mentioned, where they exhibit the hydric stress levels. The elimination of noise with a lightfield analysis approach will be revised and the image quality improvement will be defined according to different length waves in the SWIR, this will generate a multispectral cube that will allow a full spectrum revision of the FPN phenomenon.