Determination of nitrogen and chlorophyll levels in bean-plant leaves by using spectral vegetation bands and indices Discriminação de teores de nitrogênio e clorofila foliares do feijoeiro por meio de bandas e índices de vegetação espectrais

• Main Authors: Selma Alves Abrahão, Francisco de Assis de Carvalho Pinto, Daniel Marçal de Queiroz, Nerilson Terra Santos, José Eustáquio de Souza Carneiro
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade Federal do Ceará 2013-09-01
• Series: Revista Ciência Agronômica
• Subjects: Agricultura de precisão; Sensoriamento remoto; Doses de nitrogênio; Precision farming; Remote sensing; Nitrogen dosage
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1806-66902013000300007

This study aimed to develop classifiers based on different combinations of spectral bands and vegetation indices from original, segmented and reflectance images in order to determine the levels of leaf nitrogen and chlorophyll in the bean, and to define the best time and best variables. A remote-sensing system was used, consisting of a helium balloon and two small-format digital cameras. Besides the individual spectral bands, four vegetation indices were tested: simple ratio, normalized difference, normalized difference in the green band, and modified-chlorophyll absorption. The classifiers proved to be efficient in determining levels of leaf nitrogen and chlorophyll. The best time for determining leaf N content was at 13 DAE (stage V4). The best classifiers for that time used as input variables two indices from segmented reflectance images, one index related to the canopy structure and the other related to chlorophyll, with a Kappa ranging from 0.26 to 0.31. The best time to discriminate leaf chlorophyll content was 21 DAE (stage V4). The best classifier used as input variables two original images, one in the red band and one in the blue with a Kappa of 0.47.<br>Objetivou-se desenvolver classificadores com base em diferentes combinações de bandas e índices de vegetação espectrais de imagens originais, segmentadas e reflectâncias, para discriminação de teores de nitrogênio e clorofila foliares do feijoeiro, definindo a melhor época e as melhores variáveis. Foi utilizado um sistema de sensoriamento remoto constituído por um balão a gás hélio e duas câmeras digitais de pequeno formato. Além das bandas isoladamente, foram testados quatro índices de vegetação: da razão simples, da diferença normalizada, da diferença normalizada utilizando a banda do verde e o da absorção de clorofila modificado. Os classificadores demonstraram serem eficientes na discriminação de teores de nitrogênio e clorofila foliares. A melhor época para discriminar teor de nitrogênio foliar foi aos 13 DAE (estádio V4). Os melhores classificadores para esta época utilizaram como entrada dois índices em imagens reflectância segmentada, um índice relacionado com a estrutura do dossel e outro relacionado com a clorofila, com Kappa variando entre 0,26 a 0,31. Para discriminar teor de clorofila foliar, a melhor época foi aos 21 DAE (estádio V4). O melhor classificador utilizou como entrada duas imagens originais, uma da banda vermelha e outra da banda azul, com Kappa de 0,47.