Methods for estimating agricultural cropland yield based on the comparison of NDVI images analyzed by means of Image segmentation algorithms: A tool for spatial planning decisions

Título traducido de la contribución: Métodos de estimación del rendimiento de las tierras de cultivo basados en la comparación de imágenes NDVI analizadas mediante algoritmos de segmentación de imágenes: Una herramienta para la toma de decisiones de planificación espacial

David D.Hernández Molina, Julio M.Gulfo Galaraga, Ana Milena López López, Claudia M.Serpa Imbett

    Producción científica: Contribución a una revistaArtículo en revista científica indexadarevisión exhaustiva

    Resumen

    This research study compares the performance of different digital image processing algorithms based on computer vision segmentation methods to process satellite multispectral images of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to estimate agricultural cropland yield as a proposal for supporting spatial planning decisions. NDVI multispectral images were collected from Sentinel-2 L2-A satellite with distinctive features to be processed through these algorithms implemented in an owned and friendly software interface developed in MATLAB App Designer. These are based on image color detection, using three techniques: rectangular thresholding method, simple thresholding method, and segmentation through Mahalanobis discriminant classifier. The segmented images were used to estimate cropland yields as a function of NDVI variations and the characteristics of each analyzed image, employing a linear model that assigned a yield to each segmented area as a function of a specific NDVI range. Algorithm accuracy was determined as a function of expected cropland yield. Results show that the rectangular thresholding method tends to average cropland yield value in slightly non-uniform images. In contrast, thresholding by pixel and Mahalanobis methods performed better on highly non-uniform NDVI images, with deviations less than 8% compared with the expected cropland yield. The rectangular thresholding method could be a more straightforward tool regarding computational cost since, e.g., the demarcation of rectangular areas is easier in any cultivated area, facilitating the implementation of spatial support plans for farmers. The proposal is to use the rectangular thresholding method as a planning tool, as the other methods may be used for more accurate estimations. © 2023, Universidad de Tarapaca. All rights reserved.
    Título traducido de la contribuciónMétodos de estimación del rendimiento de las tierras de cultivo basados en la comparación de imágenes NDVI analizadas mediante algoritmos de segmentación de imágenes: Una herramienta para la toma de decisiones de planificación espacial
    Idioma originalInglés
    Número de artículo24
    PublicaciónIngeniare
    Volumen31
    DOI
    EstadoPublicada - 2023

    Nota bibliográfica

    Publisher Copyright:
    © 2023, Universidad de Tarapaca. All rights reserved.

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