Development of oil palm tree's quality estimation by using image processing techniques from an unmanned aerial vehicle
Main Article Content
Abstract
Oil palm is an important crop in Thailand, valuable particularly in industry. Oil palm is an important component in various manufacturing industries. As a result, farmers are producing increasing amounts of palm oil. The palm oil plant suitable is suitable for hot and humid climates and the product can be harvested throughout the year. It is a plant that generates a lot of income for farmers and the government has funds to support cultivation. However, monitoring the health of palm trees over large areas can be difficult for farmers. This research aims to create a monitoring system for the health of palm trees within the palm plantation and to help farmers to monitor palm trees more conveniently. The system used unmanned aerial vehicles to capture a large area of palm trees from above. The images were then used to analyze the health of palm trees with index VARI (Visual Atmospheric Resistance Index). The images were subjected to digital image processing technique and then the VARI index was calculated.The system could be distinguish four levels of palm quality used to inspect damaged palm trees within the palm plantation. The damage may have been caused by weather and nutrient problems, etc. The experimental results showed that the palm oil monitoring system had an accuracy about 91.18%.
Article Details
References
กรมพัฒนาที่ดินกระทรวงเกษตรและสหกรณ์. (2564). แนวทางการส่งเสริมการเกษตรที่เหมาะสมตามฐานข้อมูลแผนที่เกษตรเชิงรุก AGRI-MAP จังหวัดนราธิวาส.
https://www.ldd.go.th/Agri-Map/Data/S/nwt.pdf
นพพร ชุบทอง, สุวิสา พัฒนเกียรติ, พัฒนา สุขประเสริฐ, รุจีพัชร บุญจริง. (2558). การยอมรับเทคโนโลยีการปลูกปาล์มน้ำมันของเกษตรกร อ้าเภอหนองเสือ จังหวัดปทุมธานี. วารสารวิจัยและพัฒนา วไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์, 10(3), 53-63.
สุจิตรา เจริญหิรัญยิ่งยศ. (2561). ความสัมพันธ์ที่ดีที่สุดระหว่างดัชนีพืชพรรณกับผลผลิตปาล์มนํ้ามัน จากทะลายผลสดด้วยภาพถ่ายดาวเทียมแลนด์แซท 8. วารสารสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ, 21, 235-247.
Andrew, F.W., & S.A.A. S. (2019). Oil palm plantation from satellite image. IOP conference series earth and environmental science.
Boris, B., & Hideo, H. (2019). Comparison of NDVI and NDRE indices to detect differences in vegetation and chlorophyll content. International Conference on Applied Science, Technology and Engineering (pp. 20-29).
Faradina, M., Aina, L.E., & Sharifah, N.B. (2016), Detecting nutrients deficiencies of oil palm trees using remotely sensed data, IOP conference series earth and environmental science.
Faradina, M., Nur, N.R., & Rosnan, Md, A.M. (2020), Healthiness of oil palm plantation towards sustainability of environment. Malaysian Journal of Sustainable Environment, 7(1), 21-36.
Tom, M., & Paul, H. (2017). Comparing RGB-Based vegetation indices with NDVI For drone based agricultural sensing. Agribotix, 8(4), 2592-2601.