Larissa Silva Barbosa de Souza, Ícaro Cardoso Maia, Daniel Dos Santos Costa, Cloves Vilas Boas dos Santos, Ayala De Souza Reis Carneiro, Magna Soelma Beserra de Moura
{"title":"葡萄园地区无人机耦合相机从多光谱和可见光(RGB)图像中获取的 NDVI 比较分析","authors":"Larissa Silva Barbosa de Souza, Ícaro Cardoso Maia, Daniel Dos Santos Costa, Cloves Vilas Boas dos Santos, Ayala De Souza Reis Carneiro, Magna Soelma Beserra de Moura","doi":"10.29150/jhrs.v13.6.p741-751","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"O uso das tecnologias em estudos que envolvem o sensoriamento remoto tem avançado em função do aprimoramento dos sistemas de sensores e dos equipamentos que os transportam. Os avanços tecnológicos também têm possibilitado a realização de análises da superfície em diferentes escalas espaço-temporais por meio do uso de sensores acoplados em veículos aéreos não tripulados (VANT’s). Seu uso na ciência agrícola tem possibilitado o cômputo de índices de vegetação que permitem diversas análises dos plantios. O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é um dos mais utilizados em sensoriamento remoto, no entanto, para seu cálculo é necessário a banda do infravermelho próximo (NIR). Diante disso, o objetivo desse trabalho foi calcular e avaliar índices que estimam o NDVI a partir das bandas RGB e comparar com o NDVI calculado a partir de câmera multiespectral, visando a aquisição deste índice por câmeras de custo mais acessível. O estudo foi realizado em uma área de cultivo de uva, localizada em Petrolina-PE. O imageamento aéreo ocorreu em diferentes fases fenológicas da videira, no ano de 2022. Após o processamento das imagens, foram calculados três índices: NDVI, vNDVI e NDVI_Arai. Observou-se que o NDVI_Arai superestimou o NDVI observado em todas as fases fenológicas avaliadas, enquanto o vNDVI superestimou apenas na fase inicial de crescimento vegetativo. As correlações entre os índices foram fortes (R2 ~ 1), e o NDVI estimado mostrou ser eficiente para a representação do NDVI, sendo uma boa alternativa quando houver a ausência de câmeras multiespectrais ou hiperespectrais para a avaliação do desenvolvimento da videira.","PeriodicalId":332244,"journal":{"name":"Journal of Hyperspectral Remote Sensing","volume":"7 10","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-02-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Análise comparativa entre o NDVI obtido por imagens multiespectrais e visíveis (RGB) em câmera acoplada em drone em área de videira\",\"authors\":\"Larissa Silva Barbosa de Souza, Ícaro Cardoso Maia, Daniel Dos Santos Costa, Cloves Vilas Boas dos Santos, Ayala De Souza Reis Carneiro, Magna Soelma Beserra de Moura\",\"doi\":\"10.29150/jhrs.v13.6.p741-751\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"O uso das tecnologias em estudos que envolvem o sensoriamento remoto tem avançado em função do aprimoramento dos sistemas de sensores e dos equipamentos que os transportam. 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Análise comparativa entre o NDVI obtido por imagens multiespectrais e visíveis (RGB) em câmera acoplada em drone em área de videira
O uso das tecnologias em estudos que envolvem o sensoriamento remoto tem avançado em função do aprimoramento dos sistemas de sensores e dos equipamentos que os transportam. Os avanços tecnológicos também têm possibilitado a realização de análises da superfície em diferentes escalas espaço-temporais por meio do uso de sensores acoplados em veículos aéreos não tripulados (VANT’s). Seu uso na ciência agrícola tem possibilitado o cômputo de índices de vegetação que permitem diversas análises dos plantios. O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é um dos mais utilizados em sensoriamento remoto, no entanto, para seu cálculo é necessário a banda do infravermelho próximo (NIR). Diante disso, o objetivo desse trabalho foi calcular e avaliar índices que estimam o NDVI a partir das bandas RGB e comparar com o NDVI calculado a partir de câmera multiespectral, visando a aquisição deste índice por câmeras de custo mais acessível. O estudo foi realizado em uma área de cultivo de uva, localizada em Petrolina-PE. O imageamento aéreo ocorreu em diferentes fases fenológicas da videira, no ano de 2022. Após o processamento das imagens, foram calculados três índices: NDVI, vNDVI e NDVI_Arai. Observou-se que o NDVI_Arai superestimou o NDVI observado em todas as fases fenológicas avaliadas, enquanto o vNDVI superestimou apenas na fase inicial de crescimento vegetativo. As correlações entre os índices foram fortes (R2 ~ 1), e o NDVI estimado mostrou ser eficiente para a representação do NDVI, sendo uma boa alternativa quando houver a ausência de câmeras multiespectrais ou hiperespectrais para a avaliação do desenvolvimento da videira.