Módulo de estimación automática albedo en la criósfera mediante métodos de visión artificial

Abstract

En el contexto del estudio de la deposición de partículas absorbentes de luz (LAP) en regiones cubiertas de nieve, es necesaria la obtención de múltiples muestras de la superficie, ya que estas deposiciones aumentan la capacidad de la nieve para absorber radiación incidente de onda corta (ISR) y disminuyen el albedo de la nieve superficial (SSA), lo que conduce a un deshielo acelerado. El principal problema es que dichas muestras son obtenidas de manera física, ya sea por estudio directo de suelo o a través de sensores como un albedómetro, todo esto con el objetivo de obtener la concentración de black carbon en la superficie, siendo muestras de una corta porción de terreno o directamente la obtención de albedo, teniendo problemas de pobre cobertura de la muestra obtenida por los equipos, induciendo a una baja representatividad del espectro total, sumado al elevado costo de los equipos. Como solución se propone el uso de múltiples cámaras de bajo costo, cubriendo distintos rangos espectrales y, en conjunto con métodos de Visión por Computadora, obtener la concentración de black carbon de una superficie. En esta memoria se presenta un prototipo de sensado multiespectral, considerando espectroscopia del infrarrojo cercano (NIR), térmica y óptica, integradas a través de un sistema embebido para manejar su funcionamiento.