Estimating the nitrogen status of crops using a digital camera

Li, Y.; Chen, Deli; Walker, Cassandra K.; Angus, J. F.

doi:10.1016/j.fcr.2010.05.011

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“…Different types of sensors have been used and correlated with N stress in maize (Li et al 2010). Remote sensing of crop canopies has predominantly used optical reflectance in the visible and NIR bands.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Passive sensors rely on the sun to illuminate the maize canopy, while active sensors use an internal light source. Each type of sensor has been documented as an appropriate way to correlate canopy reflectance with chlorophyll and N status of maize (Samborski et al 2009;Li et al 2010). Passive sensors require calibration and data handling techniques to account for sun angle, illumination, camera optics, rectification of imagery, and require specialized software to analyze the imagery (Berni et al 2009).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Using an unmanned aerial vehicle to evaluate nitrogen variability and height effect with an active crop canopy sensor

et al. 2017

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

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Using an unmanned aerial vehicle to evaluate nitrogen variability and height effect with an active crop canopy sensor

et al. 2017

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“…La reflectancia espectral de un cultivo se correlaciona con el crecimiento alcanzado y la biomasa producida (Li et al, 2010), y ha demostrado potencial también a los efectos de proporcionar información sobre el contenido de N de la vegetación (Raun et al, 2008).…”

Section: Introductionunclassified

“…El NGRDI tampoco mostró diferencias en el estado de N de un experimento de fertilización en maíz, aunque las áreas de bajo contenido en N fueron evidentes en fotografías digitales al final del ciclo. Li et al (2010) emplearon datos de reflectancia espectral en el rango visible (v y r) para elaborar indicadores de estimación de la cobertura del follaje en trigo, y establecieron que estos valores estuvieron estrechamente correlacionados con los valores de NDVI obtenidos a partir de los dispositivos comerciales GreenSeeker® y Yara N-Sensor. Estos últimos utilizan la reflectancia del rojo e infrarrojo cercano de la cubierta del cultivo.…”

Section: Introductionunclassified

Empleo del NDVI de una cámara digital modificada para estimar la cobertura del cultivo de papa bajo distintas condiciones de fertilización nitrogenada

Casa

Ovando

Bressanini

et al. 2016

AgriS

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Empleo del ndvi de una camara digital modificada para estimar la cobertura del cultivo de papa bajo distintas condiciones de fertilización nitrogenada de la Casa, A.; G. Ovando, L. Bressanini y J. Martínez resumen La fracción del suelo cubierta por el cultivo (CC) determina tanto la intercepción de radiación solar como el tamaño del aparato transpiratorio. Asimismo, la disponibilidad de nitrógeno (N) en papa (Solanum tuberosum L.) afecta el rendimiento y la calidad de los tubérculos. Este trabajo desarrolla procedimientos digitales para estimar la CC en papa usando imágenes fotográficas de cáma-ras convencionales y modificadas para obtener datos del índice de vegetación de la diferencia normalizada (NDVI), evaluados bajo distintas condiciones de fertilización nitrogenada en cultivos de ciclo tardío en 2012 y 2013. En 2012 se comparó la CC y rendimiento de un sector que no recibió fertilización a la plantación respecto del tratamiento comercial, en tanto que en 2013 se consideraron cuatro tratamientos con distintas dosis de N. Ambas cámaras, como así también los procedimientos para estimar la CC, resultaron apropiados para acusar diferencias significativas en la CC asociadas a la fertilización en 2012. Mientras la menor fertilización en 2012 produjo una disminución anticipada de la CC al final del ciclo, lo que redujo la productividad y la calidad comercial, en 2013 las diferencias de la CC y rendimiento entre tratamientos fueron menos pronunciadas.Palabras clave: Solanum tuberosum L., cámara digital, fertilización, teledetección.

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“…Recently, Rorie et al [10] use an internal calibration disk with a known surface reflectance as a reference for correcting the differences found in a camera's light sensitivity and crop's lighting conditions. Li et al [11] and Wang et al [12] used canopy cover (CC), calculated by digital images using an image analysis program, was highly correlated with growth and N nutrition parameters such as leaf area index LAI, shoot dry weight, and shoot N accumulation. Lee et al [13] also found that digital camera could be employed for characterizing the growth and N nutrition status of rice.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Determination of Canopys Average SPAD Readings Based on the Analysis of Digital Images

Li¹

2014

Agrotechnol

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Chlorophyll meter SPAD (Soil Plant Analysis Development) is one of the most popular tools used to monitor the N Status of rice (Oryza Sativa L.) but its high price limits it from being widely adopted. Digital imaging analysis used to detect nitrogen offers a promising, inexpensive substitute at canopy level. And the present study evaluated rice canopy SPAD readings by analyzing digital images captured with a domestic digital camera. A field experiment was conducted in 2011 using a completely randomized split-plot design, with main-plot treatments of six N fertilizer application rates and subplot treatments of different plant densities. To remove the image backgrounds, the images were segmented and a dark green color index (DGCI). The index, which is derived from values of hue, saturation, and brightness (HSB), was used to assess the greenness of the rice canopy. The DGCI was significantly correlated with average SPAD readings rice canopy at each growth stage, but the regression lines were different from each other. This might be caused by different lighting conditions, which lead us to conclude a calibration is indispensable when using a digital camera for the diagnosis of a plant's nitrogen status.

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Estimating the nitrogen status of crops using a digital camera

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Using an unmanned aerial vehicle to evaluate nitrogen variability and height effect with an active crop canopy sensor

Using an unmanned aerial vehicle to evaluate nitrogen variability and height effect with an active crop canopy sensor

Empleo del NDVI de una cámara digital modificada para estimar la cobertura del cultivo de papa bajo distintas condiciones de fertilización nitrogenada

Determination of Canopys Average SPAD Readings Based on the Analysis of Digital Images

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