Využití dronů při pěstování cukrové řepy

VÁLEK, Jan and Petr SLÁDEK. Využití dronů při pěstování cukrové řepy (Drones in Sugar Beet Cultivation). Listy cukrovarnické a řepařské. Praha: VUC Praha, 2020, vol. 136, No 2, p. 60-64. ISSN 1210-3306.

Basic information

• Original name: Využití dronů při pěstování cukrové řepy
• Name in Czech: Využití dronů při pěstování cukrové řepy
• Name (in English): Drones in Sugar Beet Cultivation
• Authors: VÁLEK, Jan (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution) and Petr SLÁDEK (203 Czech Republic, belonging to the institution).
• Edition: Listy cukrovarnické a řepařské, Praha, VUC Praha, 2020, 1210-3306.

Other information

• Original language: Czech
• Type of outcome: Article in a journal
• Field of Study: 20705 Remote sensing
• Country of publisher: Czech Republic
• Confidentiality degree: is not subject to a state or trade secret
• WWW: URL
• Impact factor: Impact factor: 0.202
• RIV identification code: RIV/00216224:14410/20:00115366
• Organization unit: Faculty of Education
• UT WoS: 000516596700003
• Keywords (in Czech): Dron; pěstování řepy cukrovky; VARI; NDVI; RGB; odrazivost
• Keywords in English: Dron; the cultivation of sugar beet; VARI; NDVI; RGB; reflectivity
• Tags: International impact, Reviewed

Abstract

V zemědělské výrobě se hledají nové způsoby, jak zvýšit výnosnost plodin. Jedním z nich může být monitorování a fotografování pole pomocí dronů. Rychlou VARI nebo NDVI analýzou pořízených fotografií můžeme předejít ztrátám způsobenými nemocemi, plísněmi nebo škůdci na plodině. Metody VARI a NDVI jsou známé, ale ve spojení s drony se potřebný čas na analýzu zkracuje. V příspěvku prezentujeme také příklad RGB analýzy, kde je identifikovatelná i malá změna barevnosti pole oproti normálu.

Abstract (in English)

The mankind looks for new technologies to increase crop yields in agricultural production. One way may be to monitor and to analyse the pictures (VARI, NDVI) of the field captured by drones. Such a way we can prevent losses caused by diseases, moulds or pests on the crop. In conjunction with cameras (RGB, NIR) on drones, the time required for snapshot and analysis is reduced. In the paper we present an example of RGB analysis, showing that small change in the health of the plant is identifiable in RGB spectra.