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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
Analysis of NDVI and NDRE vegetation indices in images obtained through a sensor embedded in a RPAS for irrigated soybean (Glycine max) and corn (Zea mays) crops
Registro en:
10.3895/rbgeo.v9n4.14449
Autor
Sampaio, Marco Ivan Rodrigues
Kunz, Anderson
Hillebrand, Fernando Luis
Zamberlan, João Fernando
Idalino, Filipe Daros
Resumen
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. This study aimed to evaluate the optical images use to diagnose photosynthetic activity through multispectral sensor embedded in a Remotely Piloted Aircraft System (RPAS) applying Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Normalized Difference Red Edge (NDRE) vegetative indices for soybean and corn crops. The study was carried out at University of Cruz Alta Campus, where flights were performed using an RPAS model Phantom 4 Standard, equipped with its own RGB sensor and adapted to simultaneously embark a multispectral camera MicaSense Parrot Sequoia. The images were obtained automatically by the flight plan with the computer program Dronedeploy, and later georeferenced, orthorectified and derived from the vegetation index maps by the computer program Agisoft Metashape. We found that the NDRE vegetation index expressed better in this work, being able in certain regions with dense canopy, to identify areas with some leaf stress not detected by the NDVI. Thus, we found that NDRE at more advanced phenological stages better expresses photosynthetically active biomass compared to NDVI.