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

Authors

  • 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

Keywords:

Refletance. Digital image. Maize. NDVI.

Abstract

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.

Author Biographies

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.

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Published

2019-05-31

How to Cite

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

Issue

Vol. 11 No. 1 (2019)

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