SIMULATING MULTISPECTRAL BANDSETS (SENTINEL-2) FROM HYPERSPECTRAL OBSERVATIONS FOR IDENTIFYING SOYBEAN CULTIVARS

Vol 20, 2023. - 155622
Anais / Proceedings XX SBSR
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Resumo

The development of remote sensing techniques is enabling the quantification and discrimination of soybeans areas, include cultivated cultivar level. This study aimed to discriminate soybean cultivars as a function of different hyperspectral bands using the sensor-system MSI-Sentinel-2 as a simulation and sample sizes using multivariate statistics. Four soybean cultivation areas cultivated with four cultivars (BMX Potência, NA5909, Don Mario, and FT Campo Mourão) were assessed. It was possible discriminate soybean cultivars by using multivariate techniques applied to multi and hyperspectral data. The bands that contributed to cultivar differentiation in order of importance were: B26, B27, A17, A21, A20 and A14. Discriminant analysis was efficient in the cultivar classification, and canonical variable analysis revealed bands associated with specific discrimination of each cultivar.

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Instituições
  • 1 Universidade do Estado de Mato Grosso - UNEMAT
  • 2 Universidade do Estado de Mato Grosso
  • 3 Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
  • 4 Universidade Federal de Alagoas
  • 5 Universidade Estadual de Maringá
Eixo Temático
  • 26. Sensoriamento remoto hiperespectral
Palavras-chave
Soybean varieties; spectral bands; Spectroradiometry; multivariate analysis