Sammanfattning av denna webbsida: Unmanned Aerial Vehicles (UAV)-baserad fjärranalys erbjuder stora möjligheter att på ett snabbt och enkelt sätt förvärva fältdata för precisionsjordbrukstillämpningar. Detta studieområde ökar snabbt på grund av fördelarna och fördelarna med förvaltningen av jordbruksresurserna, särskilt när det gäller att studera grödornas hälsa. I detta dokument redovisas några erfarenheter av analys av odlingar (vinodlingar och tomater) med Tetracams multispektraldata. Tetracam-kameran monterades på en multi-rotor hexakopter. De multispektral data behandlades med en fotogrammetrisk rörledning för att skapa triband ortobilder av de undersökta platserna. Dessa ortobilder användes för att extrahera vissa Vegetationsindex (VI) såsom Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) och Soil Justed Vegetation Index (SAVI), undersöka vegetationskrafterna för varje gröda. Papperet visar den stora potentialen av högupplösta UAV-data och fotogrammetriska tekniker som tillämpas inom jordbruket för att samla in multispektral bilder och Open Access Remote Sens. 2015, 7 4027 utvärdera olika VI, vilket tyder på att dessa instrument utgör en snabb, tillförlitlig och kostnadseffektiv resurs i vegetabiliebedömning för precisionsjordbruk.
Det är Candiago et al. REF använde en drönare utrustad med en Tetracam ADC-mikrokamera för att förvärva bilder i de röda (R), gröna (G) och nära infraröda (NIR) banden, vilket gör det möjligt att beräkna NDVI, den gröna normaliserade skillnaden vegetation index (GNDVI) och marken justerat vegetation index (SAVI).
Evaluating Multispectral Images and Vegetation Indices for Precision Farming Applications from UAV Images
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}