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
{"title":"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","authors":"Marco Ivan Rodrigues Sampaio, Anderson Kunz, Fernando Luis Hillebrand, João Fernando Zamberlan, Filipe Daros Idalino","doi":"10.3895/rbgeo.v9n4.14449","DOIUrl":null,"url":null,"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.","PeriodicalId":268785,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Geomática","volume":"8 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-12-27","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Brasileira de Geomática","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.3895/rbgeo.v9n4.14449","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1
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.