RAPID: Rough Agricultural Plot IDentifier. Un contador de árboles con software libre.

Introduccion y teorıa AForge.NET RAPID Resultados y discusion Referencias

RAPID: Rough Agricultural Plot IDentifierUn contador de arboles con software libre

Benito M. Zaragozı

Jornadas de Geografıa 3.0, 26 de octubre, 2011

http://www.gisandchips.org

1 / 17RAPID: Rough Agricultural Plot IDentifier

Introduccion y teorıa

Realizacion de inventarios masivos derecursos

Entre las muchas aplicaciones de la fotointerpretacion, una muyconocida en Espana es el SIGPAC(http://es.wikipedia.org/wiki/SIGPAC). Tanto en esta basede datos como en otras similares, se realizan enormes inventariosde recursos naturales/ambientales. Las superficies de cultivo y elrecuento de arboles son algunos de los datos mas utiles.

Debemos contar todos los arboles... ¿¿¿A mano???

El recuento de arboles se ha realizado partiendo de las declara-ciones de los agricultores pero las normativas de la UE exigen queciertas especies de larga vida productiva cuenten con un registroindividual y georreferenciado.

Realizacion de inventarios masivos derecursos

Entre las muchas aplicaciones de la fotointerpretacion, una muyconocida en Espana es el SIGPAC(http://es.wikipedia.org/wiki/SIGPAC). Tanto en esta basede datos como en otras similares, se realizan enormes inventariosde recursos naturales/ambientales. Las superficies de cultivo y elrecuento de arboles son algunos de los datos mas utiles.

Debemos contar todos los arboles... ¿¿¿A mano???

El recuento de arboles se ha realizado partiendo de las declara-ciones de los agricultores pero las normativas de la UE exigen queciertas especies de larga vida productiva cuenten con un registroindividual y georreferenciado.

Geographic Object-Based Image Analy-sis (GEOBIA)

El conteo de arboles puede ser una tarea tediosa y llena dedificultades. No obstante, existen metodologıas que permitenmitigar las complicaciones. En esta presentacion se analiza elproblema desde el analisis Orientado a Objetos (OO), que aplicadoal analisis de imagenes SIG se conoce como GEOBIA

Definicion de GEOBIA

“GEOBIA is a GIScience discipline devoted to developing au-tomated methods to partition remote sensing (RS) images in-to meaningful image-objects, and assessing their contextual andspectral characteristics at different spatial and temporal scales”[1].

Geographic Object-Based Image Analy-sis (GEOBIA)

El conteo de arboles puede ser una tarea tediosa y llena dedificultades. No obstante, existen metodologıas que permitenmitigar las complicaciones. En esta presentacion se analiza elproblema desde el analisis Orientado a Objetos (OO), que aplicadoal analisis de imagenes SIG se conoce como GEOBIA

Definicion de GEOBIA

“GEOBIA is a GIScience discipline devoted to developing au-tomated methods to partition remote sensing (RS) images in-to meaningful image-objects, and assessing their contextual andspectral characteristics at different spatial and temporal scales”[1].

Objetivos

Explorar una de las posibilidades para el analisis automatico deimagenes SIG mediante FOSS.

Aprender a reconocer programaticamente la estructura de lasparcelas agrıcolas: La transformada de Hough.

Introduccion a AForge.NET y sus librerıas.

Contar los arboles de una parcela agrıcola de modo automatizado.

Plantear las ventajas e inconvenientes de esta aproximacion.

Objetivos

La transformada de Hough (I)

¿Que es la transformada de Hough?

Es una tecnica utilizada para extraer elementos, con una formaparticular, a partir de una imagen. Es comunmente aplicada paraencontrar y describir lıneas rectas en una imagen, aunque tam-bien se pueden hallar cırculos y otras formas. Ademas, ya ha sidoaplicada en GEOBIA [2].

Podemos investigar y experimentar el funcionamiento de Hough enbastantes sitios y aplicaciones Web:

http://en.wikipedia.org/wiki/Hough_transform

http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/houghdemo.htm

http://www.rob.cs.tu-bs.de/content/04-teaching/06-interactive/HNF.html

La transformada de Hough (II)

Observaciones:

Resultarıa muy trabajosocontar los arboles “a mano”.

La parcela no es cuadrada.

Los arboles no estanhomogeneamente separados.

Inclinacion de las lıneasrectas de mayor intensidad(aproximadamente las lıneasque mas arboles atraviesan).

Las lıneas de mayorintensidad forman un anguloproximo a 90◦

Observaciones:

La transformada de Hough (III)

Observaciones:

Resultarıa muy difıcil(imposible) contar losarboles “a mano”.

Los arboles estan muyjuntos, en hileras.

La parcela tiene unaforma alargada.

Las lıneas de mayorintensidad forman unangulo mucho maspequeno.

Observaciones:

Reglas de decision

De un modo arbitrario a partir de las pocas parcelas vistas hedecidido que seran agrıcolas – arboreas aquellas parcelas cumplanlo siguiente:

Ejemplo de reglas de decision basadas en Hough

parcelas que tengan una diferencia angular entre las dosdirecciones principales comprendida entre 80 y 120,

aquellas estructuras donde el % de lıneas en la 1a direccion nosea mucho mayor que el % de la 2a (< 2x)

Estas reglas podrıan/deberıan ser mas complejas y basadas enalgun clasificador estadıstico o matematico. No obstante, es unejemplo bastante didactico.

Reglas de decision

AForge.NET

Aforge.NET es un Framework con distintas librerıas para eltratamiento digital de imagenes. Entre las distintas librerıasencontramos:

AForge.Imaging – library with image processing routines and filters;

AForge.Vision – computer vision library;

AForge.Neuro – neural networks computation library;

AForge.Genetic – evolution programming library;

AForge.Fuzzy – fuzzy computations library;

AForge.MachineLearning – machine learning library;

http://code.google.com/p/aforge/

AForge.NET

Rough Agricultural Plots IDentifier (RA-PID)

Es la aplicacion de ejemplo que he creado. Es un identificador“basto” de parcelas agrıcolas desarrollado sobre AForge.NET.No hay que esperar maravillas, pero vereis que acierta bastante.Esta listo para hacer checkout en el repositorio subversion deGIS&Chips (svn co http://www.gisandchips.org/svn/rapid/ ).

A continuacion, se puede obtener y compilar el programa paracomenzar a ver su funcionamiento.

Interfaz de RAPID (I)

Interfaz de RAPID (II)

La aplicacion muestra una barra de tareas donde se secuencian lospasos de analisis y a medida que se realiza cada paso se activannuevos botones. Los botones son:

OpenImage: permite anadir imagenes propias.

Binarize: binariza la imagen aplicando el umbral especificado en elcuadro de texto.

Calc Hough: calcula la transformada de Hough para la imagenbinaria y muestra algunas estadısticas en es cuadro de la derecha.Tambien muestra un mensaje sobre la adecuacion, o no, de laparcela.

Count Trees: realiza el recuento de arboles de la imagen binaria ymuestra el resultado en el cuadro “Trees estimation”. Este ultimono deberıa activarse en caso de que no se cumplieran las condicionesestablecidas en nuestras reglas, pero se activa para facilitar todotipo de pruebas.

Resultados y discusion

Resultados (I)

Para realizar una serie de pruebas, se ha anadido una variadagalerıa de imagenes de parcelas, obtenidas del visor del SIGPAC.Podemos ver que:

Hay parcelas donde el recuento resulta muy facil (1, 2, 6, 8).

Hay que analizar porque se rechazan otras parcelas, o por quecuesta mas tiempo ajustar los parametros.

El caso de la parcela 8

En el caso de la parcela 8 de los ejemplos, vemos que RAPIDhace un recuento bastante preciso de los olivos de la parcela 8 delos ejemplos (SIGPAC = 148; RAPID +/- 150, segun el Thres-hold). Por supuesto que serıamos mas precisos si eliminaramoslos ruidos que los bordes de la parcela introducen en el analisis.

Resultados (I)

Resultados (II)

148 arboles segun SIGPAC

+/- 150 segun RAPID

Resultados (II)

148 arboles segun SIGPAC +/- 150 segun RAPID

Mejoras y otras posibilidades

Algunas posibles mejoras

El recuento puede mejorar en algunas imagenes ajustando elumbral. Esto se podrıa automatizar.

El conteo de mejorarıa mucho al aplicarlo con imagenes con unabanda de infrarrojo proximo y la combinaramos con las otras(RGB) antes de realizar la binarizacion. Pejem.: Calculando unındice de vegetacion.

La combinacion de este metodo con otras tecnicas permitirıasolucionar ciertos casos como el de la parcela 11, tal y como seexpone en otro post en GIS&Chips.

Si alguien quiere podemos echarle un vistazo al codigo...

Referencias

Referencias I

I Lizarazo and P Elsner.From pixels to grixels: a unified functional model for geographic object—based image analysis.In G.J. Hay, T. Blaschke, and D. Marceau, editors, GEOBIA 2008—Pixels, Objects, Intelligence.GEOgraphic Object Based Image Analysis for the 21st Century, number 40, pages 1682–1777, CalgaryAB, Canada, 2008.

L.A. Ruiz, J.A. Recio, A. Fernandez-Sarrıa, and Txomin Hermosilla Gomez.A tool for object descriptive feature extraction: aplication to image classification and map updating.In The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences,page 6, Ghent, Belgium, 2010. ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensingand Spatial Information Sciences.

Muchas gracias!!

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