Uso de imagens multiespectrais na estimativa de produtividade em áreas de culturas cafeeiras
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
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Uso de imagens multiespectrais na estimativa de produtividade em áreas de culturas cafeeirasCafeiculturaCoffee growingParâmetros agronômicosAgronomic parametersÍndices de vegetaçãoVegetation indexMapasMapsCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIASCNPQ::CIENCIAS AGRARIASTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O Brasil se destaca entre os maiores produtores e exportadores de café do mundo, e segundo a expectativa da CONAB, para o país manter-se na frente às necessidades da demanda, do mercado interno e de exportação, o país deve cumprir a expectativa de produção esperada do produto no corrente ano-safra comercial. Por meio da agricultura de precisão, é possivel gerar modelos, a partir de métodos de regressão, que identifiquem áreas com potencial para maiores e menores produtividades. Tendo em vista tais aspectos, neste trabalho objetivou-se a geração de modelos para estimativa de parâmetros agronômicos do café, tais como a produtividade, tipo de frutos advindos do processo de maturação e o peso total dos frutos. Para isto, foram utilizadas imagens oriundas de levantamentos aerofotogrametricos realizados com o drone Phantom 4 Advanced e imagens multiespectrais de sensores orbitais, tais como o satélite RapidEye e Sentinel 2. No primeiro experimento, para a variável produtividade, os melhores resultados de RMSE e R² (em porcentagem) foram obtidos pelos satélites Sentinel 2 e RapidEye, com os valores de 36,46% e 46,57% respectivamente. Para as variáveis frutos do tipo seco, cereja e peso total dos frutos, os modelos com menor resultado de RMSE foram obtidos pelo drone (seco e cereja) e RapidEye (fruto do tipo seco), com resultados de 31,20%, 61,81% e 23,58% respectivamente. Para R² os maiores resultados para os parâmetros citados anteriomente foram obtidos pelo Sentinel 2, drone e RapidEye com os valores de 48,19%, 27,53% e 48,2% respectivamente. No segundo experimento, foram comparados os resultados dos modelos obtidos entre as imagens orbitais corrigidas atmosfericamente e as sem correção atmosférica, para analisar onde se encontravam as maiores diferenças dos valores estimados pelos modelos nos dois cenários.Universidade Federal de UberlândiaBrasilEngenharia de Agrimensura e CartográficaMartins, George Derocohttp://lattes.cnpq.br/3672769708388118Fraga Júnior, Eusímio Felisbinohttp://lattes.cnpq.br/7565258363092298Barros, Pedro Paulo da Silvahttp://lattes.cnpq.br/8865218470079432Abreu Júnior, Carlos Alberto Matias de2019-12-18T19:30:30Z2019-12-18T19:30:30Z2019-11-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfABREU JÚNIOR, Carlos Alberto Matias de. Uso de imagens multiespectrais na estimativa de produtividade em áreas de culturas cafeeiras. 2019. 71 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) - Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2019.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27819porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2019-12-19T06:13:51Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/27819Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2019-12-19T06:13:51Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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