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dc.creatorBeniaich, Adnane-
dc.creatorSilva, Marx Leandro Naves-
dc.creatorAvalos, Fábio Arnaldo Pomar-
dc.creatorMenezes, Michele Duarte de-
dc.creatorCândido, Bernardo Moreira-
dc.date.accessioned2020-05-08T23:49:35Z-
dc.date.available2020-05-08T23:49:35Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationBENIAICH, A. et al. Determination of vegetation cover index under different soil management systems of cover plants by using an unmanned aerial vehicle with an onboard digital photographic camera. Semina: Ciências Agrárias, Londrina, v. 40, n. 1, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/40749-
dc.description.abstractThe permanent monitoring of vegetation cover is important to guarantee a sustainable management of agricultural activities, with a relevant role in the reduction of water erosion. This monitoring can be carried out through different indicators such as vegetation cover indices. In this study, the vegetation cover index was obtained using uncalibrated RGB images generated from a digital photographic camera on an unmanned aerial vehicle (UAV). In addition, a comparative study with 11 vegetation indices was carried out. The vegetation indices CIVE and EXG presented a better performance and the index WI presented the worst performance in the vegetation classification during the cycles of jack bean and millet, according to the overall accuracy and Kappa coefficient. Vegetation indices were effective tools in obtaining soil cover index when compared to the standard Stocking method, except for the index WI. Architecture and cycle of millet and jack bean influenced the behavior of the studied vegetation indices. Vegetation indices generated from RGB images obtained by UAV were more practical and efficient, allowing a more frequent monitoring and in a wider area during the crop cycle.pt_BR
dc.languageen_USpt_BR
dc.publisherUniversidade Estadual de Londrinapt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.sourceSemina: Ciências Agráriaspt_BR
dc.subjectVegetation cover indexpt_BR
dc.subjectVegetation indexpt_BR
dc.subjectUnmanned aerial vehiclept_BR
dc.subjectÍndice de cobertura vegetalpt_BR
dc.subjectÍndice de vegetaçãopt_BR
dc.subjectVeículo aéreo não tripuladopt_BR
dc.titleDetermination of vegetation cover index under different soil management systems of cover plants by using an unmanned aerial vehicle with an onboard digital photographic camerapt_BR
dc.title.alternativeDeterminação do índice de cobertura vegetal em sistemas de manejo do solo com plantas de cobertura, utilizando veículo aéreo não tripulado com câmera fotográfica digital embarcadapt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoO monitoramento permanente da cobertura vegetal é importante para garantir o manejo sustentável das atividades agrícolas, com relevante papel na redução da erosão hídrica. Este monitoramento pode ser realizado por meio de diferentes indicadores, como os índices de cobertura vegetal. Nesse artigo o índice de cobertura de vegetação foi obtido usando imagens RGB não-calibradas, geradas a partir de câmera fotográfica digital embarcada em um veículo aéreo não tripulado (VANT). Além disso, foi feito um estudo comparativo de 11 índices de vegetação. Os índices de vegetação CIVE e EXG apresentaram melhor desempenho e o índice WI apresentou o pior desempenho na classificação da vegetação durante o ciclo das culturas de feijão-de-porco e milheto, conforme a acurácia global e o coeficiente Kappa. Os índices de vegetação se apresentaram como uma ferramenta eficaz na obtenção dos índices de cobertura de solo, quando comparados ao método padrão de Stocking, exceto para o índice WI. A arquitetura e o ciclo das culturas milheto e o feijão-de-porco influenciaram no comportamento dos índices de vegetação estudados. Os índices de vegetação gerados à partir de imagens RGB obtidas por VANT mostraram ser mais práticos e eficientes, permitindo o monitoramento com maior frequência e abrangência de área durante o ciclo das culturas.pt_BR
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