El proyecto INNOVA-CORFO “Implementación de un sistema prototipo de observación remota hiperespectral, para la caracterización y análisis de recursos silvoagropecuarios” corresponde a una innovación para mejorar oportunidades en el mercado de la captura y análisis de datos remotamente detectados, a través de la creación de un sistema prototipo hiperespectral que agilice la obtención de imágenes de la superficie terrestre con bajos costos de operación y un menor precio en los productos finales que se ofrecerán al mercado. El proyecto contempla desarrollar una capacidad de análisis nunca antes empleada en nuestro país, al combinar la alta resolución espacial y temporal, con la alta resolución espectral que posee el sensor hiperespectral, mejorando la calidad de la información que hoy día da sustento a las decisiones de manejo de los recursos agrícolas y forestales en Chile.

Como objetivos del proyecto, se plantean tres líneas de acción principales: 

• Diseñar e implementar un sistema prototipo de plataforma aérea de bajo costo de operación, para la captura de imágenes hiperespectrales, multiespectrales y pancromáticas, y adicionalmente, se integra en el sistema un laboratorio de análisis de imágenes que permitirá la elaboración de productos de mayor valor agregado respecto a aquellos derivados de las tecnologías de teledetección tradicionalmente empleadas en nuestro país.

• Evaluar y validar técnicas de extracción de información sobre la condición o estado de la cubierta vegetal retratada en las imágenes, con el propósito de diseñar indicadores que permitan estimar directamente el estado fisiológico de la vegetación, y finalmente.

• Evaluar económicamente el servicio, para formar una unidad de negocios cuyo propósito será la comercialización de los servicios y productos que elaborará el proyecto.

La metodología del proyecto, considera la ejecución de una serie de etapas que conducirán al logro de los objetivos, dentro de las que se incluyen el diseño del prototipo para la captura de imágenes, donde una plataforma aérea ultraliviana (figura 1) será adaptada para montar el sensor hiperespectral; incluyendo el diseño e implementación de medios de transporte terrestre para el avión y el sensor, así como un laboratorio de análisis de imágenes hiperespectrales. Adicionalmente, el sensor será montado en aeronaves convencionales con la finalidad de adquirir imágenes sobre áreas más vastas. Este instrumento registra 160 porciones espectrales (bandas) contiguas entre las regiones visible e infrarrojo cercano del espectro electromagnético (400 – 1.000 nm), cada una con un ancho de 3,7 nm. Su ancho de barrido de 160 píxeles dentro de un campo de visión de 17° permitiendo la adquisición de imágenes de resolución espacial submétrica aún volando a miles de kilómetros de altitud (ver figura 2). Adicionalmente, el sensor consta de los equipos y aparejos necesarios para codificar imágenes de alta calidad geométrica y radiométrica sin la necesidad de post-procesamiento, aumento así la facilidad y la potencialidad de su uso.

Los impactos esperados del proyecto dicen relación con la puesta en el mercado de un sistema de observación remota de menor costo para los usuarios finales, con una mejor calidad de la información;  la incorporación de superficie de uso agrícola y forestal que hoy no tiene acceso a tecnologías de este tipo; y el desarrollo de nuevo conocimiento en nuestro país sobre la utilización de herramientas de análisis de punta, de la que sólo se registran experiencias similares en el hemisferio norte.

En cuanto a su localización, el proyecto considera la ejecución de sus actividades en las regiones Metropolitana, Quinta, Sexta y Séptima. El proyecto será ejecutado por la Universidad Mayor conjuntamente con asociados que contribuirán en las etapas de generación y comercialización de productos. Ellos son, Aretech-Geonova, Ultrasport, CONAF, Vital Berry Marketing, Agrícola Teno, EMBRAPA Brasil, entre otros. El costo total aproximado de esta iniciativa es de 400 millones de pesos, de los cuales 122 son aportados por CORFO, y el resto por los asociados y la Universidad Mayor.

Ejemplos de aplicaciones de imágenes hiperespectrales contrastados con aquellas obtenidas desde imágenes multiespectrales.

Clasificación del estado de salud de los cultivos:
Una imagen hiperespectral permite identificar con precisión la condición fisiológica de los cultivos, facilitando la aplicación de tratamientos selectivos de control como irrigación, fertilización y fumigación.

Una combinación de reflectancias espectrales asociadas a pigmentos de clorofila, antocianina y carotenoides del vegetal permitió generar cinco clases de estado de salud de los cultivos (de mayor a menor: verde, naranjo, amarillo, magenta, azul) (figura central) retratados en una imagen hiperespectral.

Al intentar identificar la condición de peor estado de salud (en color azul) sobre una imagen multiespectral (figura izquierda), se observa que no es posible separarla de otras categorías de salud, como por ejemplo aquella en color magenta.

Estado de vigorosidad de un cultivo:
Una imagen hiperespectral incrementa el nivel de detalle con que el estado de vigor de un cultivo puede ser discriminado, orientando con ello la cosecha diferenciada.

Sobre los cultivos retratados en una imagen hiperespectral (figura izquierda) fue calculado un índice espectral de verdor vegetal susceptible de obtener mediante imágenes multiespectrales (figura central) y que se relaciona con la presencia de follaje verde y fotosintéticamente activo. La figura del lado derecho resultó de la aplicación de un índice de verdor vegetal mejorado que sólo es posible de obtener mediante imágenes hiperespectrales.

Ambos índices dan cuenta del estado de vigor vegetal en una idéntica escala de valores relativos en que 0 representa a suelos desnudos o sombras (en la imagen el color gris, que además cubre las estructuras urbanas) y 100 representa a un suelo completamente de vegetación verde o saturado de verdor (en ambas figuras el color cian).

La comparación de ambos índices evidencia la conocida incapacidad de las imágenes multiespectrales para diferenciar niveles sutiles de vigor en vegetación sana y abundante, cuyos índices de verdor vegetal asignan a gran parte de ella valores saturados.

Un índice de verdor vegetal hiperespectral en cambio, es capaz de distinguir claras diferencias de estado de vigor de los cultivos representados en la imagen.