COMPARAÇÃO DE MÉTODOS DE CALIBRAÇÃO RADIOMÉTRICA NA ESTIMATIVA DO ÍNDICE DE VEGETAÇÃO MPRI COM DRONE MAVIC 3M
Comparison of Radiometric Calibration Methods for Estimating the MPRI Vegetation Index Using the DJI Mavic 3M Drone
AUTORES/AUTHORS
Frederico Ravazi de Castro 1; João Batista da Silva Santos 2; Luise Jardim Pedó 3; Lúcio de Paula Amaral 4; Victor Hugo Lezcano Velazco 5; Wagner Nart Macedo 6; Gerson dos Santos Lisboa7; Emanuel Araújo Silva8
RESUMO
O uso de drones tem se destacado como uma ferramenta eficiente na agricultura de precisão, especialmente na coleta de imagens multiespectrais para o cálculo de Índices de Vegetação. Este trabalho teve como objetivo comparar diferentes métodos de calibração radiométrica de imagens coletadas com o drone DJI Mavic 3M no cálculo do Modified Photochemical Reflectance Index (MPRI), na cultura do trigo. Foram testados quatro cenários: (A) sem calibração, (B) com o sensor solar embarcado, (C) com a placa de calibração radiométrica MicaSense e (D) com a combinação de ambos. Os métodos B e C apresentaram alta correlação (r=0,99), indicando a eficiência de ambos. A ausência de calibração resultou na subestimação dos valores médios de MPRI e em menor correlação. O método D gerou maior variabilidade nos dados e correlação mais baixa (r=0,49), sugerindo que a combinação dos ajustes introduz variações indesejáveis. Conclui-se que o uso isolado da placa ou do sensor solar é suficiente para garantir imagens adequadas ao cálculo de índices de vegetação como o MPRI.
Palavras-chave: Calibração Radiométrica, Drone, MPRI.
ABSTRACT
The use of drones has stood out as an efficient tool in precision agriculture, especially for collecting multispectral images to calculate Vegetation Indices. This study aimed to compare different radiometric calibration methods of images captured with the DJI Mavic 3M drone for calculating the Modified Photochemical Reflectance Index (MPRI) in wheat crops. Four scenarios were tested: (A) without calibration, (B) with the onboard sunlight sensor, (C) with the MicaSense radiometric calibration panel, and (D) combining both methods. Methods B and C showed a high correlation (r=0.99), indicating the effectiveness of both. The absence of calibration resulted in underestimated average MPRI values and lower correlation. Method D produced greater variability in the data and a lower correlation (r=0,49), suggesting that combining the adjustments introduces undesired variations. It is concluded that the isolated use of either the panel or the sunlight sensor is sufficient to ensure images suitable for calculating vegetation indices such as the MPRI.
Keywords: Radiometric Calibration, Drone, MPRI.
