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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.authorSOARES, B. do N. R.
dc.contributor.authorMOURA, M. S. B. de
dc.contributor.authorGALVÍNCIO, J. D.
dc.contributor.authorMIRANDA, R. de Q.
dc.date.accessioned2023-03-07T18:50:33Z-
dc.date.available2023-03-07T18:50:33Z-
dc.date.created2023-03-07
dc.date.issued2022
dc.identifier.citationIn: JORNADA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA DA EMBRAPA SEMIÁRIDO, 16., 2022, Petrolina. Anais... Petrolina: Embrapa Semiárido, 2022.
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1152163-
dc.descriptionO cômputo de índices de vegetação (IVs) a partir de faixas espectrais detectadas por sensores a bordo de drones permite a avaliação detalhada de características da vegetação, inclusive a estimativa da evapotranspiração e da biomassa. Para que isso seja realizado de forma integrada, automatizada e rápida, o processamento das imagens pode ser realizado utilizando-se linguagens de programação de código aberto. Assim, objetivou-se desenvolver scripts em Python para análise, cálculo e extração de parâmetros estatísticos de índices de vegetação em cultivo de videira no Submédio do Vale São Francisco com imagens multiespectrais obtidas em câmeras acopladas em drones. As imagens aéreas foram obtidas em um parreiral de ‘BRS Vitoria’ localizado no município de Petrolina, PE. Foi utilizado o drone DJI Matrice 200 v2, ao qual foi acoplada uma câmera multiespectral (Altum, Micasense) capaz de capturar imagens no espectro Vermelho, Verde, Azul, Infravermelho próximo, Borda do Vermelho e Infravermelho termal. O processamento envolveu etapas de alinhamento, construção da nuvem de pontos, do modelo digital do terreno e do ortomosaico. Foram desenvolvidos scripts em Python que realizam a análise de cada banda espectral; computam diversos índices de vegetação, como o Soil adjusted vegetation index (SAVI) e o Normalized difference vegetation index (NDVI); geram histogramas; exportam as estatísticas (média, máxima, mínima, mediana, variância e desvio-padrão); exportam as camadas geradas em formato GeoTiff, e geram mapas para facilitar a visualização dos dados processados. Isso pode ser realizado de forma automática, para todos os ortomosaicos da área de estudo, e para áreas de interesse selecionadas dentro do parreiral com base em arquivos shapes. Os scripts desenvolvidos são de livre acesso (https://github.com/ BrunoNRS/Simple-Remote-Sensing-Index-Script) e facilitam as análises e o desenvolvimento de produtos na área de sensoriamento remoto aplicado à agricultura, podendo ser acessados por qualquer usuário para aplicações em imagens multiespectrais obtidas com drones.
dc.language.isopor
dc.relation.ispartofseries(Embrapa Semiárido. Documentos, 308).
dc.rightsopenAccess
dc.subjectÍndices de vegetação
dc.subjectÍndices espectrais
dc.subjectCâmera multiespectral
dc.subjectAltum
dc.subjectDrone
dc.titleDesenvolvimento de scripts em Python para processamento de imagens aéreas obtidas com drones.
dc.typeResumo em anais e proceedings
dc.subject.thesagroVegetação
dc.subject.thesagroEvapotranspiração
dc.subject.nalthesaurusPython
dc.format.extent2p. 22-23.
riaa.ainfo.id1152163
riaa.ainfo.lastupdate2023-03-07
dc.contributor.institutionBRUNO DO NASCIMENTO RODRIGUES SOARES, Bolsista CNPq; MAGNA SOELMA BESERRA DE MOURA, CPATSA; JOSICLÊDA DOMICIANO GALVÍNCIO, UFPE; RODRIGO DE QUEIROGA MIRANDA, Pós-Doc, University of Guelph, Guelph, Canadá.
Aparece en las colecciones:Resumo em anais de congresso (CPATSA)

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