<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>دانشگاه تهران</PublisherName>
				<JournalTitle>تحقیقات آب و خاک ایران</JournalTitle>
				<Issn>2008-479X</Issn>
				<Volume></Volume>
				<Issue>مقالات آماده انتشار</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2021</Year>
					<Month>03</Month>
					<Day>01</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Evaluation and Comparison of the Efficiency of Vegetation Spectral Indices Using Remote Sensing Drone Images</ArticleTitle>
<VernacularTitle>بررسی و مقایسه کارآیی شاخص‌های طیفی گیاهی با استفاده از تصاویر پهپاد سنجش از دور</VernacularTitle>
			<FirstPage></FirstPage>
			<LastPage></LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">80045</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22059/ijswr.2021.316053.668849</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>فرید</FirstName>
					<LastName>فیض اله پور</LastName>
<Affiliation>گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>سینا</FirstName>
					<LastName>بشارت*</LastName>
<Affiliation>گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>بختیار</FirstName>
					<LastName>فیضی زاده</LastName>
<Affiliation>گروه سنجش از دور و GIS، دانشکده برنامه‌ریزی و علوم محیطی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>وحید</FirstName>
					<LastName>رضاوردی نژاد</LastName>
<Affiliation>گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0000-0002-1350-3227</Identifier>

</Author>
<Author>
					<FirstName>بهزاد</FirstName>
					<LastName>حصاری</LastName>
<Affiliation>گروه مهندسی آب، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه ارومیه، ارومیه، ایران</Affiliation>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2021</Year>
					<Month>01</Month>
					<Day>02</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>In recent years, due to the widespread use of remote sensing drones, the qualitative and quantitative monitoring of agricultural farms using this technology has also increased significantly. In this regard, many vegetation indices were introduced to study the plants specifications. It is understood that each method has different strength and capabilities which should be taken into account of consideration when pressing the drone images. In this research, the efficiency of four high frequently vegetation indices were evaluated using the drone spectral data for monitoring the corn field. For this to happen, field experiments were carried out in the research farms of Urmia University in 2018. The research methodology was developed by evaluating the effect of different levels of irrigation and fertilization on the crop biomass and four spectral indices such as NDVI, GNDVI, SAVI and NDRE. The experimental design was considered in the form of complete randomized blocks with three levels of irrigation and fertilization application, including 100, 80 and 60% of irrigation water requirements and fertilize requirements within the four evolution step. The imaging operation was designed and performed using an ebee+ fixed wing drone equipped with the Sequoia remote sensing sensor. After performing the required photogrammetric and preprocessing operations by Pix4Dmapper software, the images were used to calculate vegetation index layers. Finally, the effect of different irrigation and fertilization application levels were evaluated on crop biomass and vegetation indices by using statistical analysis of variance in the SPSS software. The results indicated that the crop biomass was significantly affected by different levels of water and fertilizer usage, and no significant effect observed on NDVI and SAVI indices in response to water and fertilizer levels. In contrast, both SAVI and NDRE indices were significant to irrigation levels and furthermore NDRE index was significant to fertilization levels.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">طی سال‌های اخیر به دلیل گسترش استفاده از پهپادهای سنجش از دور، پایش کیفی و کمی مزارع کشاورزی با استفاده از این فناوری نیز رشد چشمگیری داشته است. در این راستا شاخص‌های گیاهی زیادی جهت مطالعه وضعیت گیاهی ارائه ‌شده است که هر یک دارای ویژگی‌ها و قابلیت‌های متفاوتی می‌باشند. در این تحقیق کارآیی چهار شاخص گیاهی پرکاربرد در مطالعات پوشش گیاهی به منظور پایش وضعیت گیاه ذرت مورد بررسی قرار گرفت. آزمایشات مزرعه‌ای در سال زراعی 97 در مزرعه تحقیقاتی دانشگاه ارومیه با بررسی تأثیر سطوح مختلف آبیاری و کود دهی بر میزان زیست توده گیاهی و چهار شاخص طیفی  NDVI، GNDVI، SAVI و NDRE انجام گرفت. طرح آزمایشات در قالب بلوک‌های کامل تصادفی با سه سطح 100، 80 و 60 درصد نیاز آبی و کودی طی چهار تکرار در نظر گرفته شد. عملیات تصویربرداری با استفاده از پهپاد بال ثابت eBee+ مجهز به دوربین سنجش از دور سکویا انجام پذیرفت. بعد از انجام عملیات فتوگرامتری و پیش‌پردازش‌های موردنیاز در نرم‌افزار Pix4Dmapper، تصاویر جهت محاسبه شاخص‌های گیاهی مورد استفاده قرار گرفتند. درنهایت با استفاده از آنالیز آماری تجزیه واریانس داده‌ها در نرم‌افزار SPSS تأثیر سطوح مختلف آب و کود روی شاخص‌های گیاهی و زیست توده گیاهی مورد بررسی قرار گرفتند. نتایج نشان داد که میزان زیست توده گیاهی نسبت به سطوح مختلف آب و کود در سطح پنج درصد تحت تأثیر بوده و در این میان سطوح آب و کود روی شاخص‌های NDVI و SAVI تأثیر معنی‌داری نداشته‌اند. در مقابل شاخص SAVI نسبت به سطوح آبی و شاخص NDRE نسبت به سطوح آب و کود دارای تغییرات معنی‌دار بوده‌اند.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">پهپاد بال ثابت</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">فتوگرامتری</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">زیست توده</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">کود آبیاری</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
</Article>
</ArticleSet>
