Análise dos índices de vegetação NDVI e NDRE em imagens obtidas por meio de sensor embarcado em um RPAS para as culturas da soja (Glycine max) e milho (Zea mays) irrigados

Marco Ivan Rodrigues Sampaio, Anderson Kunz, Fernando Luis Hillebrand, João Fernando Zamberlan, Filipe Daros Idalino
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Abstract

O presente trabalho objetivou avaliar a utilização de imagens ópticas para diagnosticar a atividade fotossintética através do uso de sensor multiespectral embarcado em um Remotely Piloted Aircraft System (RPAS) aplicando os índices vegetativos Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Normalized Difference Red Edge (NDRE) para as culturas da soja e do milho. O estudo foi realizado no Campus da Universidade de Cruz Alta, onde foram realizados voos utilizando uma RPAS modelo Phantom 4 Standart, equipado com um sensor RGB próprio e adaptada para embarcar concomitantemente uma câmera multiespectral MicaSense Parrot Sequoia. As imagens foram obtidas automaticamente pelo plano de voo com o programa computacional Dronedeploy, e posteriormente georreferenciadas, ortorretificadas e derivados os mapas dos índices de vegetação pelo programa computacional Agisoft Metashape. Constatamos que o índice de vegetação NDRE expressou melhor neste trabalho, podendo em determinadas regiões com dossel denso identificar áreas com algum estresse foliar não detectadas pelo NDVI. Assim, encontramos que o NDRE em estádios fenológicos mais avançados expressa melhor a biomassa fotossinteticamente ativa em relação ao NDVI.
利用RPAS嵌入式传感器对灌溉大豆(Glycine max)和玉米(Zea mays)的图像进行NDVI和NDRE植被指数分析
这工作安装使用光学影像诊断的评估活动数通过使用加载到一个多光谱传感器在Piloted飞机系统(RPAS)正为植被归一化指数不同植被指数(NDVI)和归一化差异红色边缘(NDRE)作物大豆和玉米。这项研究是在克鲁兹阿尔塔大学的校园里进行的,在那里飞行使用RPAS模型幻影4标准,配备了自己的RGB传感器,并适应了同时携带MicaSense Parrot Sequoia多光谱相机。利用无人机部署软件由飞行计划自动获得图像,然后利用Agisoft Metashape软件对植被指数进行地理参考、正向校正和导出。我们发现NDRE植被指数在本研究中表现较好,在某些浓密冠层区域可以识别出NDVI未检测到的一些叶片胁迫区域。因此,我们发现在物候期较晚的NDRE比NDVI更能表达光合活性生物量。
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