Possibilities for the application of RGB-based vegetation indices in viticultural research

Hungarian University of Agriculture and Life Sciences, Gödöllő

Doctoral School of Agricultural and Food Sciences

Bodor-Pesti Péter

plant breeding and botany

A vegetációs indexek alkalmazása széles körben elterjedt a

mezőgazdasági kutatásokban, mivel segítségükkel ültetvény- vagy

állomány-, de akár egyed- vagy szervszinten is értékelhető a növények

fiziológiai állapota. A leggyakrabban használt vegetációs index az

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), amely szoros

összefüggést mutat a növények abiotikus és biotikus stresszállapotával,

többek között a szárazságstresszel, tápanyaghiánnyal, tavaszi

fagykárral, illetve a kártevők és kórokozók által kiváltott tünetekkel.

Az NDVI előnyei mellett ugyanakkor hátrányt jelent, hogy

számításához a látható tartományú (vörös - red) adatok mellett a közeli

infravörös (Near Infra Red - NIR) tartomány reflektanciájára is szükség

van, ami speciális szenzorokat, többletköltséget és technikai feltételeket

igényel. Ezzel szemben az RGB-alapú vegetációs indexek kizárólag a

látható tartományban rögzített adatokból számíthatók, így egyszerűbb,

olcsóbb és könnyebben hozzáférhető alternatívát jelentenek. Széles

körben alkalmazhatók hagyományos kameraképek, mobiltelefonok

vagy drónfelvételek feldolgozására is, ami lehetővé teszi a nagy térbeli

felbontású, gyors és költséghatékony megfigyeléseket.

A kutatási program célja már publikált indexek hatékonyságának

vizsgálata és új indexek fejlesztése szőlőfajták azonosításához,

valamint a környezeti stressz hatásainak leírásához.

1

MATE

2025-12-15

Digitális képalkotási ismeretek, statisztikai ismeretek, agrármérnök, kertészmérnök vagy szőlész-borász mérnök végzettség.