One of the main problems in the peanut production process is to identify the pod maturity stage. Peanut plants have indeterminate growth, which leads to a high pod maturity variability within the same plant. Moreover, the actual method of determining maturity is destructive and highly subjectivity, which does not represent the overall variability in the field. Hence, the main goal of this study was to verify the possibility to estimate peanut maturity and its in-field variability using an alternative non-destructive method based on orbital remote sensing. High-resolution satellite images (~ 3 m) were obtained from the PlanetScope platform for two commercial peanut fields in São Paulo state, Brazil, during the reproductive stage of the peanut crop (89 to 118 days after sowing—DAS). The fields were divided into 54 plots (30 × 30 m). The maturity was obtained using the Hull Scrape method. All Vegetation Indices (VIs) used showed a high Pearson correlation (p < 0.001) between peanut maturity and the VIs, with values decreasing as maturity increased. Non-Linear Index (NLI) values from 0.561 to 0.465 suggested that pods reached greater maturity than 74% (inflection point). The results found in this study indicated a great potential to use high-resolution satellite images to predict peanut maturity variability in commercial field. In addition, the proposed method contributes to monitoring the dynamics spatio-temporal of maturity progression, allowing for more accurate in-season and inversion management strategies in peanut.

花生生产过程中的主要问题之一是确定豆荚的成熟阶段。花生植物的生长不确定，这导致同一植物内的豆荚成熟度高度可变。而且，确定成熟度的实际方法是破坏性的和高度主观性的，这并不代表该领域的总体可变性。因此，本研究的主要目的是验证使用基于轨道遥感的非破坏性替代方法估算花生成熟度及其田间变异性的可能性。在花生作物的生育阶段（播种后89至118天，DAS），从PlanetScope平台获得了巴西圣保罗州两个商业花生田的高分辨率卫星图像（约3 m）。场被划分为54个地块（30×30 m）。成熟度是使用赫尔刮擦法获得的。使用的所有植被指数（VI）在花生成熟度和VI之间均显示出很高的Pearson相关性（p <0.001），其值随着成熟度的增加而降低。非线性指数（NLI）值介于0.561至0.465之间，表明豆荚的成熟度大于74％（拐点）。这项研究中发现的结果表明，在商业领域中使用高分辨率卫星图像预测花生成熟度变异性的巨大潜力。此外，所提出的方法有助于监测成熟过程的动态时空变化，从而为花生提供更准确的季节和倒置管理策略。001）在花生成熟度和VI之间，值随着成熟度的增加而降低。非线性指数（NLI）值介于0.561至0.465之间，表明豆荚的成熟度大于74％（拐点）。这项研究中发现的结果表明，在商业领域中使用高分辨率卫星图像预测花生成熟度变异性的巨大潜力。此外，所提出的方法有助于监测成熟过程的动态时空变化，从而为花生提供更准确的季节和倒置管理策略。001）在花生成熟度和VI之间，值随着成熟度的增加而降低。非线性指数（NLI）值介于0.561至0.465之间，表明豆荚的成熟度大于74％（拐点）。这项研究中发现的结果表明，在商业领域中使用高分辨率卫星图像预测花生成熟度变异性的巨大潜力。此外，所提出的方法有助于监测成熟过程的动态时空变化，从而为花生提供更准确的季节和倒置管理策略。在这项研究中发现的结果表明，在商业领域中使用高分辨率卫星图像预测花生成熟度变异性的巨大潜力。此外，所提出的方法有助于监测成熟过程的动态时空变化，从而为花生提供更准确的季节和倒置管理策略。这项研究中发现的结果表明，在商业领域中使用高分辨率卫星图像预测花生成熟度变异性的巨大潜力。此外，所提出的方法有助于监测成熟过程的动态时空变化，从而为花生提供更准确的季节和倒置管理策略。