Metrika članka

  • citati u SCindeksu: 0
  • citati u CrossRef-u:0
  • citati u Google Scholaru:[=>]
  • posete u poslednjih 30 dana:6
  • preuzimanja u poslednjih 30 dana:3
članak: 4 od 5  
Back povratak na rezultate
Savremena poljoprivredna tehnika
2019, vol. 45, br. 3, str. 119-126
jezik rada: srpski
vrsta rada: izvorni naučni članak
objavljeno: 24/02/2020
doi: 10.5937/SavPoljTeh1903119T
Varijabilnost normalizovanih vegetativnih indeksa u šećernoj repi
aUniverzitet u Novom Sadu, Poljoprivredni fakultet
bKite DOO, Novi Sad
cSlovak University of Agriculture in Nitra, Nitra, Slovačka
dFakultet za hortikulturu, Mendel Univerzitet Brno, Lednice, Češka

e-adresa: vladimir.visacki@polj.edu.rs

Projekat

Unapređenje kvaliteta traktora i mobilnih sistema u cilju povećanja konkurentnosti, očuvanja zemljišta i životne sredine (MPNTR - 31046)

Sažetak

Kulture se razlikuju, čak i na istom polju. Tehnologija Precizna poljoprivredna omogućava bolju identifikaciju, analizu i upravljanje vremenskom i prostornom varijabilnošću u polju. Preciznost je u svrhu smanjenja ove varijabilnosti kroz više usmerene i ciljane napore-napore koji bi trebali povećati proizvodnju održavajući kvalitet i kvantitet useva. Kada se govori o daljinskom senzoru u preciznoj poljoprivredi, odmah se misli na senzore o indeksima vegetacije. Vegetacija ili vegetativni indeks izračunava se pomoću različitih spektralnih opsega dobijenih od strane multi spektralnih kamera na satelitima ili letelicama. U radu su date prosečne vrednosti vegetativnih indeksa sa oglednog polja useva šećerne repe. Normalizovani diferencijalni vegetativni indeks predstavlja opšte stanje biljke i ne daje nikakve konkretne informacije o usevu. Drugi korišćeni Zeleni normalizovani vegetativni indeksi informiše korisnika o intenzitetu boje biljke budući da se u proračunu koristi zeleni spektar svetlosti. Poslednji izračunati indeks NDVIre koristi u proračunu krajnje crveni deo spektra svetlosti koja je bitna u toku rasta i razvoja svetlosti. NDVI indeks se kreće u opsegu od 0,75 do 0,9, gNDVI ima vrednosti u opsegu od 0,7 do 0,78 dok NDVIre se kreće od 0,6 do 0,68.

Ključne reči

Reference

Chang, L., Peng-Sen, S., Liu, S.A. (2016) A review of plant spectral reflectance response to water physiological changes. Chinese Journal of Plant Ecology, 40(1): 80-91
Heege, H. (2013) Precision in crop farming. Dordrecht: Springer
Huang, Y.B., Thomson, S.J., Hoffmann, W.C., Lan, Y.B., Fritz, B. (2013) Development and prospect of unmanned aerial vehicle technologies for agricultural production management. Int J Agric & Biol Eng, 6(3): 1-10
James, R.I., John, L.D., Julia, A.B. (2012) The next landsat satellite: The landsat data continuity mission. Remote Sens. Environ, 122: 11-21
Lan, Y.B., Chen, S.D., Fritz, B. (2017) Current status and future trends of precision agricultural aviation technologies. Int J Agric & Biol Eng, 10(3): 1-17
Lawes, R.A., Robertson, M.J. (2011) Whole farm implications on the application of variable rate technology to every cropped field. Field Crops Research, 124(2): 142-148
Mahlein, A., Oerke, E., Steiner, U., Dehne, H. (2012) Recent advances in sensing plant diseases for precision crop protection. European Journal of Plant Pathology, 133(1): 197-209
Mulla, D.J. (2013) Twenty five years of remote sensing in precision agriculture: Key advances and remaining knowledge gaps. Biosystems Engineering, 114(4): 358-371
Oerke, E., Mahlein, A., Steiner, U. (2014) Proximal sensing of plant diseases. u: Detection and diagnostics of plant pathogens, Springer, 55-68
Schieffer, T., Dillon, T. (2013) Precision agriculture and agro-environmental policy. u: Stafford J. [ur.] Precision agriculture '13, Wageningen Academic Publishers
Shockley, J., Dillon, C.R., Stombaugh, T., Shearer, S. (2012) Whole farm analysis of automatic section control for agricultural machinery. Precision Agriculture, 13(4): 411-420
Torres-Sánchez, J., Peña, J.M., de Castro, A.I., López-Granados, F. (2014) Multi-temporal mapping of the vegetation fraction in early-season wheat fields using images from UAV. Computers and Electronics in Agriculture, 103: 104-113
Wang, L., Liu, J., Yang, L., Chen, Z., Wang, X., Ouyang, B. (2013) Applications of unmanned aerial vehicle images on agricultural remote sensing monitoring. Nongye Gongcheng Xuebao / Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 29(18): 136-145