Andere Kunden interessierten sich auch für
![Rilevamento e classificazione di oggetti sulle immagini satellitari]( "Rilevamento e classificazione di oggetti sulle immagini satellitari")
Rilevamento e classificazione di oggetti sulle immagini satellitari32,99 €![Tecniche di registrazione automatica delle immagini]( "Tecniche di registrazione automatica delle immagini")
Tecniche di registrazione automatica delle immagini60,99 €![Applicazione per l'analisi di serie temporali di immagini satellitari]( "Applicazione per l'analisi di serie temporali di immagini satellitari")
Applicazione per l'analisi di serie temporali di immagini satellitari20,99 €![Mappatura in super risoluzione di alberi da immagini satellitari]( "Mappatura in super risoluzione di alberi da immagini satellitari")
Mappatura in super risoluzione di alberi da immagini satellitari20,99 €![Idrogeochimica del fluoro nelle acque sotterranee di Uravakonda]( "Idrogeochimica del fluoro nelle acque sotterranee di Uravakonda")
Idrogeochimica del fluoro nelle acque sotterranee di Uravakonda24,99 €![Discriminazione delle unità geologiche nel Korhogo mediante fusione di immagini]( "Discriminazione delle unità geologiche nel Korhogo mediante fusione di immagini")
Discriminazione delle unità geologiche nel Korhogo mediante fusione di immagini50,99 €![Immagini di Google Earth per l'analisi delle dinamiche della copertura vegetale]( "Immagini di Google Earth per l'analisi delle dinamiche della copertura vegetale")
Immagini di Google Earth per l'analisi delle dinamiche della copertura vegetale20,99 €
Il telerilevamento (RS) della produzione agricola ha un elevato potenziale per contribuire alla gestione delle colture di riso irrigate. Per analizzare questa ipotesi, sei campi commerciali nel confine occidentale del Rio Grande do Sul con la cultivar IRGA 424RI sono stati monitorati in campo durante il raccolto 2016/17, registrando le caratteristiche dell'area, le procedure di gestione e le principali fasi di sviluppo del riso durante tutto il ciclo. Le immagini disponibili del sensore OLI del satellite Landsat 8 con minori interferenze atmosferiche tra settembre 2016 e aprile 2017 sono state elaborate per ottenere l'indice di vegetazione (NDVI) delle colture e le composizioni cromatiche. Le immagini NDVI sono state fotointerpretate (risoluzione 30 m) con l'ausilio della banda pancromatica (risoluzione 15 m) quando necessario. La fotointerpretazione delle immagini durante l'intero ciclo ha permesso di dedurre le principali caratteristiche dell'area, gli appezzamenti utilizzati per la produzione, l'uniformità della coltura, i canali di irrigazione, l'avanzamento della semina e della raccolta. Si conclude che la RS può contribuire alla gestione delle colture di riso irrigate, fornendo informazioni che possono essere chiaramente associate alla verità in campo.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.