Use of RGB drone sensors to estimate vegetation biomass in a semiarid region

• Cássia Kellen Lopes Fonseca ^[1] ; Aldo Torres Sales ^[2] ; Josimar Gurgel Fernandes ^[1] ; Everardo Valadares de Sá Barreto Sampaio ^[1] ; Antônio Samuel Alves da Silva ^[1] ; Rômulo Simões Cezar Menezes ^[1]
  1. [1] Universidade Federal de Pernambuco

     Universidade Federal de Pernambuco

     Brasil

     
  2. [2] Instituto Agronômico de Pernambuco

     Instituto Agronômico de Pernambuco

     Brasil

     
• Localización: Geociencias, ISSN-e 1980-900X, ISSN 0101-9082, Vol. 43, Nº 4, 2024, págs. 527-536
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Uso de sensores RGB en drones para estimar la biomasa vegetal en una región semiárida
  • Uso de sensores RGB em drones para estimar biomassa vegetal em uma região semiárida
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• Resumen
  • español

    Las estimaciones de las existencias de biomasa vegetal en pasturas mediante técnicas de teledetección, a pesar de haberse utilizado ampliamente en los últimos tiempos, aún son inciertas debido al patrón tridimensional y desigual del crecimiento de la vegetación. Se definió una metodología para estimar las existencias de biomasa en la región semiárida de Pernambuco, Brasil, utilizando una cámara RGB de alta definición acoplada a un dron. Se realizaron sobrevuelos en áreas de bosque seco tropical denso y abierto y pastizales, tanto en la estación seca como en la húmeda. La biomasa medida en campo se relacionó con nueve índices de vegetación del espectro visible mediante regresión lineal múltiple. Los coeficientes de determinación variaron entre 0,73 y 0,82. Los modelos demostraron ser una forma viable de estimar la biomasa, considerando el alcance espacial y temporal del estudio, las características de la vegetación y los tipos de cobertura del suelo evaluados. Los sensores RGB son prometedores para estimar la biomasa en regiones semiáridas, especialmente integrados con índices de vegetación

  • English

    Remote sensing techniques are currently widely used in environmental analysis due to the ability to collect accurate data in a cheaper and easier way than conventional techniques. However, estimates of vegetation biomass stocks in rangelands using remote sensing techniques are still uncertain due to the tridimensional and uneven growth pattern of the vegetation. A methodology was defined to estimate biomass stocks in different land cover types in the semi-arid region of Pernambuco state, Brazil, using a high definition RGB camera coupled to a drone. Flyovers 30 m above ground level were performed in three field experiments, in areas of dense and open tropical dry forest and pastures, during the dry and rainy seasons. Biomass measured in field was related to nine visible spectrum vegetation indices as independent variables, using multiple linear regression. The determination coefficients ranged between 0.73 and 0.82. The models proved to be a feasible way to estimate the biomass, considering the spatial and temporal amplitude of the study, the vegetation characteristics and the types of soil cover evaluated, which could be improved with the addition of more sampling points. We conclude that RGB sensors are promising to estimate biomass in semiarid regions, especially integrated with vegetation indices.

  • português

    As estimativas dos estoques de biomassa vegetal em pastagens utilizando técnicas de sensoriamento remoto, apesar de serem amplamente utilizadas ultimamente, ainda são incertas devido ao padrão tridimensional e desigual de crescimento da vegetação. Foi definida uma metodologia para estimar os estoques de biomassa no semiárido de Pernambuco, Brasil, utilizando uma câmera RGB de alta definição acoplada a um drone. Os sobrevoos foram realizados em áreas de floresta tropical seca densa e aberta e pastagens, nas estações seca e chuvosa. A biomassa medida em campo foi relacionada a nove índices de vegetação do espectro visível por meio de regressão linear múltipla. Os coeficientes de determinação variaram entre 0,73 e 0,82. Os modelos mostraram-se uma forma viável de estimar a biomassa, considerando a amplitude espacial e temporal do estudo, as características da vegetação e os tipos de cobertura do solo avaliados. Sensores RGB são promissores para estimar biomassa em regiões semiáridas, especialmente integrados a índices de vegetação