Hyperspektrikuvauksen käyttö perunan lajiketunnistuksessa
Tervola, Jarkko (2019)
2019
All rights reserved. This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024052415443
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2024052415443
Tiivistelmä
Hyperspektrikuvausta on käytetty kasvilajien tunnistamiseen ja sen mahdollisuuksia kasvien lajike tunnistuksessa on selvitetty. Yhdellä kuvaussessiolla voidaan tuottaa useiden kanavien aallonpituuksien muodostama hyperspektrikuutio, josta jokaisen lajin ominaisspektrin avulla voidaan erot taa halutut lajit toisistaan. Jokainen kasvilaji heijastaa auringon valoa lajille ominaisella tavalla ja heijastusominaisuuksien erojen perusteella voidaan eri lajit erottaa toisistaan. Tätä heijastuskykyä kutsutaan reflektanssiksi.
Työn toimeksiantajana oli Oulun ammattikorkeakoulun HYPE TKI -hanke. HYPE TKI -hanke oli hyperspektrikuvaukseen keskittynyt hanke, jota varten Oamk hankki Senop Oy:n valmistaman Rikola -mallin hyperspektrikameran. Hankkeessa kehitettiin kauko-ohjattavista ilma-aluksista eli droneista tapahtuvaa hyperspektrikuvaamista maatalouden, ympäristöalan ja rakennusalan tarpeisiin sekä kehitettiin tekniikalle uusia sovelluksia.
Opinnäytetyön tarkoituksena oli selvittää hyperspektrikuvauksen mahdollisuudet perunan lajiketun nistuksessa. Perunan lajiketunnistamiseen liittyvät koelennot suoritettiin Tyrnävällä. Lajikkeet olivat Fambo, Jussi ja Tanu.
Koelentojen kuvauksissa käytettiin aallonpituuksia 504 nm – 884 nm niin, että jokaisen kanavan väli oli 10 nm. Tulosten mukaan eri perunalajikkeita ei voi erottaa toisistaan tällä tekniikalla. Kanavaväli 10 nm todettiin liian leveäksi. Jotta perunan lajikekohtaiset erot saataisiin selville tarkemmin, tulisi kanavaväliä pienentää. Tulosten perusteella aallonpituudet, joille kameran herkkyys kannat taa tulevaisuudessa ainakin kokeessa käytettyjä perunalajikkeita kuvatessa asettaa on 740 nm – 860 nm.
Kyseinen kuvaustekniikka voi tulevaisuudessa helpottaa esimerkiksi peltojen ravinnetason, maan tiiviyden ja kivisyyden selvittämistä. Lisäksi kyseisellä menetelmällä saadaan tietoa metsien kunnosta ja terveydestä ja peltojen eliöstöstä ja taudistosta. Hyperspektrikameroiden koon pienentyminen ja hintojen madaltuminen tulevat lisäämään niiden käyttöä kaikkialla.
Työn toimeksiantajana oli Oulun ammattikorkeakoulun HYPE TKI -hanke. HYPE TKI -hanke oli hyperspektrikuvaukseen keskittynyt hanke, jota varten Oamk hankki Senop Oy:n valmistaman Rikola -mallin hyperspektrikameran. Hankkeessa kehitettiin kauko-ohjattavista ilma-aluksista eli droneista tapahtuvaa hyperspektrikuvaamista maatalouden, ympäristöalan ja rakennusalan tarpeisiin sekä kehitettiin tekniikalle uusia sovelluksia.
Opinnäytetyön tarkoituksena oli selvittää hyperspektrikuvauksen mahdollisuudet perunan lajiketun nistuksessa. Perunan lajiketunnistamiseen liittyvät koelennot suoritettiin Tyrnävällä. Lajikkeet olivat Fambo, Jussi ja Tanu.
Koelentojen kuvauksissa käytettiin aallonpituuksia 504 nm – 884 nm niin, että jokaisen kanavan väli oli 10 nm. Tulosten mukaan eri perunalajikkeita ei voi erottaa toisistaan tällä tekniikalla. Kanavaväli 10 nm todettiin liian leveäksi. Jotta perunan lajikekohtaiset erot saataisiin selville tarkemmin, tulisi kanavaväliä pienentää. Tulosten perusteella aallonpituudet, joille kameran herkkyys kannat taa tulevaisuudessa ainakin kokeessa käytettyjä perunalajikkeita kuvatessa asettaa on 740 nm – 860 nm.
Kyseinen kuvaustekniikka voi tulevaisuudessa helpottaa esimerkiksi peltojen ravinnetason, maan tiiviyden ja kivisyyden selvittämistä. Lisäksi kyseisellä menetelmällä saadaan tietoa metsien kunnosta ja terveydestä ja peltojen eliöstöstä ja taudistosta. Hyperspektrikameroiden koon pienentyminen ja hintojen madaltuminen tulevat lisäämään niiden käyttöä kaikkialla.