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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Souza, Jarlyson Brunno Costa | - |
| Autor(es): dc.creator | Almeida, Samira Luns Hatum de | - |
| Autor(es): dc.creator | Brito Filho, Armando Lopes de | - |
| Autor(es): dc.creator | Carneiro, Franciele Morlin | - |
| Autor(es): dc.creator | Santos, Adão Felipe dos | - |
| Autor(es): dc.creator | Silva, Rouverson Pereira da | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:26:58Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:26:58Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-21 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-07-21 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/58182 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/agj2.21310 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1141022 | - |
| Descrição: dc.description | Remote sensing tools are helpful in monitoring and managing crop production. However, each remote sensing technology responds to crop variability differently. In this way, the objective of this work was to compare sensors on airborne and orbital platforms and to observe which one has the best quality to determine the behavior of the peanut (Arachis hypogaea L.) crop variability. The experimental design followed the premises of the statistical quality control (SQC), with samples collected over time. The experimental area was composed of 30 sampling points spaced every 50 m. The multispectral images were acquired with an unmanned aerial system (UAS) consisting of a DJI Matrice quad-copter and a Micasense RedEdge multispectral camera and with the PlanetScope multispectral imaging satellites. It was verified that in all periods evaluated for spectral bands and vegetation indices (VI), satellite images presented better process quality. The enhanced vegetation index (EVI) and normalized difference vegetation index (NDVI) generated from satellite images were able to detect the peanut maturation variation better. The behavior of the bands and the VIs generated from the Planet images show quality for peanut crop monitoring. While UAS showed sensitivity to detect the saturation of the bands, making it difficult to visualize the temporal variability. | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Publicador: dc.publisher | Wiley | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Agronomy Journal | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Remote sensing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Peanut crops | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Unmanned aerial system (UAS) | - |
| Título: dc.title | Unmanned aerial system and satellite: which one is a better platform for monitoring of the peanut crops? | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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