Resultados preliminares: soluções mobile para estimativa de parâmetros biofísicos aplicados ao monitoramento e manejo de pastagens.
A obtenção de parâmetros biofísicos das pastagens normalmente exige uma grande mão de obra e equipamentos pouco acessíveis. Com o avanço das tecnologias, o uso de celulares smartphones e aplicativos se tornou algo comum. O presente trabalho objetivou desenvolver soluções mobile que usa as imagens capturadas a partir de sensores de câmera RGB para estimar índices de vegetação. Para tanto, fotos de parcelas experimentais de Panicum maximum (BRS Zuri e BRS Quênia). foram obtidas juntamente com medidas de biomassa. Todas as amostras foram automaticamente georreferenciadas através da função de localização GPS do smartphone. A regressão por equação de potência teve melhor ajuste entre o índice MPRI e massa verde e seca, respectivamente, com coeficiente de determinação (R²) de 0, 504 e 0, 527 e correlação (r) de 0, 710 e 0, 726. Assim, os resultados preliminares indicam que há boa correlação entre o índice de vegetação MPRI e a biomassa nessa primeira abordagem em campo.
Main Authors: | , , , , , |
---|---|
Other Authors: | |
Format: | Anais e Proceedings de eventos biblioteca |
Language: | Portugues pt_BR |
Published: |
2021-09-16
|
Subjects: | Aplicativo Mobile, Visão computacional, |
Online Access: | http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1134451 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Summary: | A obtenção de parâmetros biofísicos das pastagens normalmente exige uma grande mão de obra e equipamentos pouco acessíveis. Com o avanço das tecnologias, o uso de celulares smartphones e aplicativos se tornou algo comum. O presente trabalho objetivou desenvolver soluções mobile que usa as imagens capturadas a partir de sensores de câmera RGB para estimar índices de vegetação. Para tanto, fotos de parcelas experimentais de Panicum maximum (BRS Zuri e BRS Quênia). foram obtidas juntamente com medidas de biomassa. Todas as amostras foram automaticamente georreferenciadas através da função de localização GPS do smartphone. A regressão por equação de potência teve melhor ajuste entre o índice MPRI e massa verde e seca, respectivamente, com coeficiente de determinação (R²) de 0, 504 e 0, 527 e correlação (r) de 0, 710 e 0, 726. Assim, os resultados preliminares indicam que há boa correlação entre o índice de vegetação MPRI e a biomassa nessa primeira abordagem em campo. |
---|