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Título: Análise de imagens do espectro visível para estimativa dos estágios fenológicos na cultura do feijão irrigado
Outros títulos: Visible spectrum image analysis for estimation of phenological stages in irrigated bean cropping
Autor(es): Turíbio, Carmiran Batista
Silva Júnior, João José da
Sales, Mariana Alexandre de Lima
Neumann, Marina Rolim Bilich
Correia, Tiago Pereira da Silva
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7877-7483
https://orcid.org/0000-0001-7751-0488
https://orcid.org/0000-0002-1653-9284
https://orcid.org/0000-0001-6808-3285
https://orcid.org/0000-0001-6022-7280
Afiliação do autor: Universidade de Brasília
Universidade de Brasília
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Brasília
Universidade de Brasília
Universidade de Brasília
Assunto: Índices de vegetação
Feijão - cultivo
Agricultura de precisão
Sensoriamento remoto
Espectro eletromagnético
Imagens de satélite
Data de publicação: 23-Ago-2024
Editora: RGSA – Revista de Gestão Social e Ambiental
Referência: TURÍBIO, Carmiran Batista et al. Análise de imagens do espectro visível para estimativa dos estágios fenológicos na cultura do feijão irrigado. Revista de Gestão Social e Ambiental, Miami, v. 18, n. 8, e08318, 2024. DOI: https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n8-184. Disponível em: https://rgsa.openaccesspublications.org/rgsa/article/view/8318. Acesso em: 04 jun. 2025.
Resumo: Objetivo: Analisar o comportamento espectro-temporal a partir dos índices de vegetação que utilizam a faixa visível do espectro eletromagnético, utilizando imagens adquiridas por um drone em comparação com imagens de satélite. Referencial Teórico: O feijão (Phaseolus vulgaris L.) é uma das culturas de maior relevância econômica no Brasil e aplicar tecnologias voltadas para agricultura de precisão têm tornado mais acessíveis e são essenciais para gestão e monitoramento de cultivos. Método: As capturas de imagens de drone e satélite foram realizadas em sete momentos para a obtenção dos índices de vegetação, os produtos gerados são mapas temáticos de: GLI. VARI. NGRDI e VEG, que foram testados usando várias ferramentas estatísticas para garantir a confiabilidade e validade. Resultados e Discussão: para os conjuntos de dados satélite e drone, ambos apresentaram os mesmos comportamentos, respectivamente de (p-value = 2.2e-16) e (p-value < 2.2e-16), isso nos testes de normalidade a um nível de significância estatística de 5%, indicando pressupostos de normalidade. Implicações da Pesquisa: Esses resultados evidenciam o grande potencial do uso de imagens do espectro visível obtidas por VANT e Sentinel-2 para o gerenciamento da colheita, considerando a variabilidade espacial de maturação do feijão. Originalidade/Valor: O uso da agricultura de precisão para estimativa dos estágios fenológicos otimiza o uso de água, fertilizantes e defensivos, influenciando na eficiência do uso dos recursos e na rentabilidade da cultura.
Abstract: Objective: Analyze the spectro-temporal behavior based on vegetation indices based on the visible portion of the electromagnetic spectrum, using images acquired by a drone in comparison with satellite images. Theoretical Framework: Beans (Phaseolus vulgaris L.) are one of the most economically important crops in Brazil and applying technologies aimed at precision agriculture have been more accessible and are fundamental tools for crop management and monitoring. Method: Drone and satellite image captures were carried out in seven moments to obtain vegetation indices, the products generated are thematic maps of: GLI. VARI. NGRDI and VEG, which were tested using various statistical tools to ensure reliability and validity. Results and Discussion: In normality tests at a level of statistical significance of 5% for the satellite and drone data sets, both showed the same behavior, in all drone data indicated normality assumptions (p-value = 2.2e-16) and the satellite data followed the same behavior, (p-value < 2.2e-16). Research Implications: These results highlight the great potential of using visible spectrum images from UAVs and Sentinel-2 for harvest management due to the spatial variability of bean maturation. Originality/Value: The use of precision agriculture to estimate phenological stages optimizes the use of water, fertilizers and pesticides, influencing the efficiency of resource use and the profitability of the crop.
Resumen: Objetivo: Analizar el comportamiento espectro-temporal a partir de índices de vegetación basados en la porción visible del espectro electromagnético, utilizando imágenes adquiridas por un dron en comparación con imágenes satelitales. Marco Teórico: El frijol (Phaseolus vulgaris L.) es uno de los cultivos de mayor importancia económica en Brasil y la aplicación de tecnologías orientadas a la agricultura de precisión ha sido más accesible y son herramientas fundamentales para el manejo y seguimiento del cultivo. Método: Se realizaron capturas de imágenes con drones y satélite en siete momentos para obtener índices de vegetación, los productos generados son mapas temáticos de: GLI. VARI. NGRDI y VEG, que se probaron utilizando diversas herramientas estadísticas para garantizar la confiabilidad y validez. Resultados y Discusión: En las pruebas de normalidad a un nivel de significancia estadística del 5% para los conjuntos de datos de satélite y drones, ambos mostraron el mismo comportamiento, en todos los datos de drones indicaron supuestos de normalidad (valor p = 2,2e-16) y los datos de satélite siguieron el mismo comportamiento, (valor p <2.2e-16). Implicaciones de la investigación: Estos resultados resaltan el gran potencial del uso de imágenes del espectro visible de vehículos aéreos no tripulados y Sentinel-2 para el manejo de la cosecha debido a la variabilidad espacial de la maduración del frijol. Originalidad/Valor: El uso de la agricultura de precisión para estimar estados fenológicos optimiza el uso de agua, fertilizantes y pesticidas, influyendo en la eficiencia del uso de los recursos y la rentabilidad del cultivo.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária (FAV)
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Agronomia
Licença: (CC BY NC) Licença de Atribuição CC BY do Creative Commons (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
DOI: https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n8-184
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