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Título: Prediction of biometric variables through multispectral images obtained from UAV in beans (Phaseolus vulgaris L.) during ripening stage
Autores: Quille Mamani, Javier Alvaro 
Porras Jorge, Zenaida Rossana 
Saravia, David 
Herrera Flores, Jordan Valentin 
Chávez Galarza, Julio César 
Arbizu Berrocal, Carlos Irvin 
Palabras clave: Vegetation índices;Precision agricultura;RGB images
Fecha de emisión: 4-jun-2021
Editor: MDPI
Fuente: Quille, J.; Porras, R.; Saravia, D.; Herrera, J.; Chavez, J.; Arbizu, C.I. (2021). Prediction of Biometric Variables Through Multispectral Images Obtained From Uav in Beans (Phaseolus vulgaris L.) During Ripening Stage. Preprints, 2021060139. https://doi.org/10.20944/preprints202106.0139.v1
Revista: Preprints 
Resumen: 
Here, we report the prediction of vegetative stages variables of canary bean crop by means of RGB and multispectral images obtained from UAV during the ripening stage, correlating the vegetation indices with biometric variables measured manually in the field. Results indicated a highly significant correlation of plant height with eight RGB image vegetation indices for the canary bean crop, which were used for predictive models, obtaining a maximum correlation of R2 = 0.79. On the other hand, the estimated indices of multispectral images did not show significant correlations.
Descripción: 
11 páginas
URI: https://hdl.handle.net/20.500.12955/1854
DOI:  https://doi.org/10.20944/preprints202106.0139.v1
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
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