利用RGB图像的植被指数(ExG - GLI - TGI - VEG)对大豆作物进行分析

Matheus Henrique Da Silva, Adão Robson Elias, Leticia Laura Do Rosário
{"title":"利用RGB图像的植被指数(ExG - GLI - TGI - VEG)对大豆作物进行分析","authors":"Matheus Henrique Da Silva, Adão Robson Elias, Leticia Laura Do Rosário","doi":"10.3895/rbgeo.v10n2.15042","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"O uso de imagens para análise e controle de plantações na agricultura já é feito há algum tempo. Atualmente, com a difusão de ARPs, essa tecnologia se tornou mais acessível, sendo este o foco do presente trabalho: acompanhar o crescimento da soja com esse equipamento. Para isto, as imagens foram processadas nos programas computacionais Agisoft PhotoScan e no Agisoft Metashape, enquanto o cálculo dos índices (ExG, GLI, TGI e VEG) foram feitos através do programa Quantum GIS, bem como a produção de mapas temáticos, que, aliados a fotointerpretação e análises estatísticas, puderam demonstrar, informações relevantes quanto à saúde vegetal, detectando regiões saudáveis, debilitadas e onde haviam falhas no plantio. Esses mapas temáticos, obtidos pela criação de classes a partir de valores retornados pelos índices, foram importantes para facilitar a compreensão do que estava ocorrendo nas diferentes etapas de desenvolvimento e visualização do crescimento da soja. Além disso, foi possível elencar os índices aplicados quanto a sua representação da soja para o caso específico deste estudo.","PeriodicalId":268785,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Geomática","volume":"32 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Análise da cultura da soja a partir de índices de vegetação (ExG – GLI – TGI – VEG) advindos de imagens RGB obtidas com ARP\",\"authors\":\"Matheus Henrique Da Silva, Adão Robson Elias, Leticia Laura Do Rosário\",\"doi\":\"10.3895/rbgeo.v10n2.15042\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"O uso de imagens para análise e controle de plantações na agricultura já é feito há algum tempo. Atualmente, com a difusão de ARPs, essa tecnologia se tornou mais acessível, sendo este o foco do presente trabalho: acompanhar o crescimento da soja com esse equipamento. Para isto, as imagens foram processadas nos programas computacionais Agisoft PhotoScan e no Agisoft Metashape, enquanto o cálculo dos índices (ExG, GLI, TGI e VEG) foram feitos através do programa Quantum GIS, bem como a produção de mapas temáticos, que, aliados a fotointerpretação e análises estatísticas, puderam demonstrar, informações relevantes quanto à saúde vegetal, detectando regiões saudáveis, debilitadas e onde haviam falhas no plantio. Esses mapas temáticos, obtidos pela criação de classes a partir de valores retornados pelos índices, foram importantes para facilitar a compreensão do que estava ocorrendo nas diferentes etapas de desenvolvimento e visualização do crescimento da soja. Além disso, foi possível elencar os índices aplicados quanto a sua representação da soja para o caso específico deste estudo.\",\"PeriodicalId\":268785,\"journal\":{\"name\":\"Revista Brasileira de Geomática\",\"volume\":\"32 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-07-05\",\"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.v10n2.15042\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista Brasileira de Geomática","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.3895/rbgeo.v10n2.15042","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

摘要

利用图像分析和控制农业作物已经有一段时间了。目前,随着ARPs的普及,该技术变得更加容易获得,这是本工作的重点:用该设备跟踪大豆的生长。,图像处理在计算机程序Agisoft PhotoScan和Agisoft Metashape作为计算指标(ExG GLI,星期五和动态联盟是通过量子GIS以及生产计划的专题地图,盟友的照片判读和分析统计数据,能够展示,相关信息的健康检测、健康,侵蚀和地区种植有缺陷。这些专题地图是通过从指数返回的值创建类别获得的,对于促进理解在大豆生长的不同发展阶段发生了什么和可视化是很重要的。此外,还可以为本研究的具体案例列出大豆的代表性指标。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Análise da cultura da soja a partir de índices de vegetação (ExG – GLI – TGI – VEG) advindos de imagens RGB obtidas com ARP
O uso de imagens para análise e controle de plantações na agricultura já é feito há algum tempo. Atualmente, com a difusão de ARPs, essa tecnologia se tornou mais acessível, sendo este o foco do presente trabalho: acompanhar o crescimento da soja com esse equipamento. Para isto, as imagens foram processadas nos programas computacionais Agisoft PhotoScan e no Agisoft Metashape, enquanto o cálculo dos índices (ExG, GLI, TGI e VEG) foram feitos através do programa Quantum GIS, bem como a produção de mapas temáticos, que, aliados a fotointerpretação e análises estatísticas, puderam demonstrar, informações relevantes quanto à saúde vegetal, detectando regiões saudáveis, debilitadas e onde haviam falhas no plantio. Esses mapas temáticos, obtidos pela criação de classes a partir de valores retornados pelos índices, foram importantes para facilitar a compreensão do que estava ocorrendo nas diferentes etapas de desenvolvimento e visualização do crescimento da soja. Além disso, foi possível elencar os índices aplicados quanto a sua representação da soja para o caso específico deste estudo.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信