Use of drone with digital photographic machine embedded for determination of leaf cover

Autores

  • Roger Nabeyama Michels UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná) http://orcid.org/0000-0001-8031-4402
  • Janksyn Bertozzi UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná)
  • Tatiane Cristina Dal Bosco UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná)
  • Marcelo Augusto de Aguiar e Silva UEL (Universidade Estadual de Londrina)
  • Estor Gnoatto UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná)
  • Cinthia Harumi Endo Soares UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná)

DOI:

https://doi.org/10.18406/2316-1817v11n120191188

Palavras-chave:

Refletance. Digital image. Maize. NDVI.

Resumo

The normalized difference vegetation index (NDVI) obtained via radiometer is important to determine the physiological state of plant, being a promising tool for decision making as to the best time for the application of agricultural pesticides, to analyze the threshold of economic damage. The use of drones with digital camera embedded in agriculture is in broad expansion. Through digital images analyzed in computer programs and correlated with NDVI it is possible to determine the leaf
cover in plants. The aim of this study was to confirm the use of digital images at 30 m in height to determine the leaf cover, correlating them with NDVI values obtained on the ground. Therefore, 30 m height photos were taken with the help of a drone and three stages of maize development (N4, N8 and R1), which were considered as treatments; afterwards, the images were analyzed in software to survey the leaf cover. The NDVI data were obtained in the same areas at a height of 0.5 m from the crop canopy, and it were submitted to the Scott Knott Test at 5 % significance and Pearson correlation. There was no statistical difference between methods and the Pearson correlation coefficient value (0,952) confirms strong evidence for correlation between the two methods. Thus, it can be concluded that the use of drone with embedded digital camera has promising use for the determination of leaf cover in maize.

Biografia do Autor

Roger Nabeyama Michels, UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná)

Tecnólogo em Eletromecânica, Mestre em Engenharia Agrícola, Doutor em Agronomia. Professor do Departamento Acadêmico de Engenharia Mecânica.

Janksyn Bertozzi, UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná)

Químico, Mestre em Ciências, Doutor em Química. Professor do Departamento Acadêmico de Química.

Tatiane Cristina Dal Bosco, UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná)

Tecnóloga Ambiental. Mestre em Engenharia Agrícola, Doutora em Engenharia Agrícola. Professora do Departamento Acadêmico de Engenharia Ambiental.

Marcelo Augusto de Aguiar e Silva, UEL (Universidade Estadual de Londrina)

Agronomo, Mestre em Agronomia, Doutor em Agronomia. Professor do Centro de Ciências Agrárias.

Estor Gnoatto, UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná)

Engenheiro Agrícola, Mestre em Engenharia Agricola, Doutor em Engenharia Agrícola. Professor do Departamento de Engenharia Mecânica.

Cinthia Harumi Endo Soares, UTFPR (Universidade Tecnológica Federal do Paraná)

Graduanda em Engenharia Mecânica.

Referências

ADAMI, M.; HASTENREITER, F. A.; FLUMIGNAN, D. L.; FARIA, R. T. de. Estimativa de área de folíolos de soja usando imagens digitais e dimensões foliares. Bragantia, Campinas, vol. 67, n. 4, p. 1053-1058, Out., 2008.

ALI, A. M.; THIND, H. S.; SHARMA, S.; SINGH, V. Prediction of dry direct-seeded rice yields using chlorophyll meter, leaf color chart and GreenSeeker optical sensor in northwestern India. Field Crops Research, v. 161, p. 11-15, 2014.

BACKES, C.; VILLAS BÔAS, R. L.; LIMA, C. P. de; GODOY, L. J. G. de; BÜLL, L. T.; SANTOS, A. J. M. Estado nutricional em nitrogênio da grama esmeralda avaliado por meio do teor foliar, clorofilômetro e imagem digital, em área adubada com lodo de esgoto. Bragantia, Campinas, vol. 69, n. 3, p. 661-668, 2010.

BARBEDO, J. G. A. Digital image processing tecnhiques for detecting, qualifying and classifying plant disease, SpringerPlus, Heidelberg, v. 2, p. 660-672, Dez., 2013.

BREDEMEIER, C.; VARIANI, C.; ALMEIDA, D.; ROSA, A. T. Estimativa do potencial produtivo em trigo utilizando sensor óptico ativo para adubação nitrogenada em taxa variável. Ciência Rural, Santa Maria, v. 43, n. 7, p. 1147-1154, Jul. 2013.

BARTON, C. V. M. Advances in remote sensing of plant stess. Plant and Soil, v. 354, n. 1-2, p. 41-44, May., 2012.

CANTERI, M. G., ALTHAUS, R. A., VIRGENS FILHO, J. S., GIGLIOTE, E. A., GODOY, C. V. SASM-Agri: Sistema para Análise e separação de médias em experimentos agrícolas pelos métodos Scott-Knott, Tukey e Duncan. Revista Brasileira de Agrocomputação, v. 1, n. 2, p. 18-24. 2001

CAO, Q.; MIAO, Y.; FENG, G.; GAO, X.; LI, F.; LIU, B.; Y, S.; CHENG, S.; USTIN, S. L. KHOSLA, R. Active canopy sensing of winter wheat nitrogen status: An evaluation of two sensor systems. Computers and Electronics in Agriculture, v. 112, p.54-67, Mar., 2015.

CHANG D.; ZHANG, J.; ZHU, L.; GE, S.; LI, P.; LIU, G. Delineation of management zones using an active canopy sensor for tobacco field. Computers and Electronics in Agriculture, v. 109, pp. 172-178, Nov., 2014

FREEMAN, P. K.; FREELAND, R. S. Politics & technology: U.S. polices restricting unmanned aerial systems in agriculture. Food Policy, v. 49, n. 1, p. 302-311, Dez., 2014.

GODOY, L. J. G. de; YANAGIWARA, R. S.; VILLAS BÔAS, R. L.; BACKES, C.; LIMA, C. P. de. Análise da imagem digital para estimativa da área foliar em plantas de laranja "Pêra". Revista Brasileira de Fruticultura, Jaboticabal, vol. 29, n. 3, p. 420-424, Dez., 2007.

GONG, A.; WU, X.; QIU, Z.; HE, Y. A handhelp device for leaf area measurement. Computers and Electronics in Agriculture, v. 98, pp. 74-80, Out., 2013.

GROHS, D. S.; BREDEMEIER, C.; MUNDSTOCK, C. M; POLETTO, N. Modelo para estimativa do potencial produtivo em trigo e cevada por meio do sensor GreenSeeker. Engenharia Agrícola Jaboticabal, vol.29, n.1 p. 101-112. Mar., 2009.

GUTIERREZ-SOTO, M. V; CADET-PIEDRA, E.; RODRIGUEZ-MONTERO, W.; ARAYA-ALFARO, J. M. El GreenSeeker™ y el diagnóstico del estado de salud de los cultivos. Agronomía Mesoamericana, San Pedro, v. 22, n. 2, p. 397-403, 2011.

HIKISHIMA, M., CANTERI, M. G., GODOY, C. V., KOGA, L. J., SILVA, A. J. Quantificação de danos e relações entre severidade, medidas de refletância e produtividade no patossistema ferrugem asiática da soja. Tropical Plant Pathology, Brasília, v. 35, n. 2, p. 96 – 103, Mar., 2010.

JORGE, L. A. de C., INAMASU, R. Y., CARMO, R. B. de. Desenvolvimento de um VANT totalmente configurado para aplicações em Agricultura de Precisão no Brasil. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 15., Curitiba. Anais. 2011.

MALENOVSKÝ, Z.; MISHRA, K. B.; ZEMEK, F.; RASCHER, U.; NEDBAL, L. Scientific and technical challenges in remote sensing of plant canopy reflectance and fluorescence. Journal of Experimental Botany, Oxford, v. 60, n. 11, p. 2987-3004, Mai., 2009.

MICHELS, R. N. Utilização do índice de vegetação por diferença normalizada e de imagens digitais no estudo de doenças de plantas.. 2014. 68 f. Tese (Doutorado em Agronomia) – Centro de Ciências Agrárias, Universidade Estadual de Londrina, Londrina, 2014.

NILSON, H. E. Remote sensing and image analysis in plant pathology. Annual Review of Phytopathology, Palo Alto, v. 33, p. 489-528, Set., 1995.

SILVA JÚNIOR, M. C. da; PINTO, F. de A. de C.; FONSECA, D. M. da; QUEIROZ, D. M. de; MACIEL, B. F. Detecção do efeito da adubação nitrogenada em Brachiaria decumbens Stapf utilizando um sistema de sensoriamento remoto. Revista Brasileira de Zootecnia, Brasília, v. 37, n. 3, p. 411-419, Mar., 2008.

Publicado

31-05-2019

Como Citar

Michels, R. N., Bertozzi, J., Dal Bosco, T. C., de Aguiar e Silva, M. A., Gnoatto, E., & Endo Soares, C. H. (2019). Use of drone with digital photographic machine embedded for determination of leaf cover. Revista Agrogeoambiental, 11(1). https://doi.org/10.18406/2316-1817v11n120191188

Edição

Seção

Artigo Científico