Atributos físicos do solo e a sua resposta espectral pela cultura do milho
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35861 |
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Atributos físicos do solo e a sua resposta espectral pela cultura do milhoMachine learningPredição de dadosAgricultura de precisãoCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::CIENCIA DO SOLO::FISICA DO SOLOCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTOTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)A qualidade do solo pode ser estimada a partir de seus atributos químicos, físicos e biológicos, sendo que as propriedades físicas do solo são fundamentais para o desenvolvimento radicular, condutividade hidráulica e trocas gasosas, refletindo diretamente nos demais atributos. No entanto, seu monitoramento em campo se torna muito oneroso devido sua elevada variabilidade espacial, fazendo-se necessário um elevado número de amostras que devem ser coletadas, justificando-se dessa forma, a necessidade de se desenvolver ferramentas e metodologias para o monitoramento remoto das propriedades físicas do solo. Assim, o presente trabalho teve como objetivo avaliar os atributos físicos do solo por meio da resposta espectral da cultura do milho e avaliar o potencial da associação da aprendizagem de máquinas com o sensoriamento remoto como ferramenta para a predição dos atributos físicos do solo, por meio da imagem multiespectral orbital. Para isso, o estudo foi realizado em uma fazenda no município de Ituiutaba – MG, onde foram determinadas a densidade do solo, a porosidade total e a resistência do solo à penetração, nas profundidades de 0,00 – 0,10 m e 0,10 – 0,20 m, em 100 pontos amostrais georreferenciados. A imagem orbital multiespectral foi obtida do satélite Sentinel 2, na mesma data de coleta dos dados em campo. As arquiteturas de predição testadas foram a Linear Regression, Multilayer Perceptron, SMOreg, Random Forest e Random Tree, a fim de verificar a partir do Erro Médio Quadrático (RMSE) e RMSE normalizado (RMSE%) qual arquitetura apresenta melhor desempenho na predição dos atributos agronômicos. Os resultados confirmaram que a associação da aprendizagem de máquinas com a imagem multiespectral orbital do satélite Sentinel 2 para a predição dos atributos físicos do solo se mostrou promissor. As arquiteturas que obtiveram melhor desempenho na predição dos dados, do presente trabalho, foram a Linear Regression, para a densidade do solo na profundidade de 0,10 – 0,20 m e para as demais propriedades, em ambas profundidades, foi a Random Forest. Na área de estudo os índices de densidade e porosidade do solo, em geral, para ambas as profundidades se apresentaram inferiores aos níveis críticos descritos na literatura, já, para resistência do solo à penetração, os valores de ambas as profundidades se mostraram superiores aos valores críticos, indicando níveis de compactação do solo. Portanto, a associação da aprendizagem de máquinas com o sensoriamento remoto, por meio da imagem multiespectral orbital do satélite Sentinel 2, como ferramenta para a predição dos atributos físicos do solo de densidade, porosidade total e resistência do solo à penetração, se mostrou promissor, podendo ser uma ferramenta para o monitoramento remoto das propriedades físicas do solo, fazendo-se necessário mais estudos, em diferentes tipos de solos e culturas, para maior validação e acurácia desta ferramenta.2024-07-28Universidade Federal de UberlândiaBrasilAgronomiaMartins, George Derocohttp://lattes.cnpq.br/3672769708388118Almeida, Cinara Xavier dehttp://lattes.cnpq.br/8464123724375244Jorge, Ricardo Falquetohttp://lattes.cnpq.br/6308507328966762Blind reviewBlind reviewDuarte, Iago Radamés Garcia2022-08-29T12:14:22Z2022-08-29T12:14:22Z2022-07-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfDUARTE, Iago Radamés Garcia. Atributos físicos do solo e a sua resposta espectral pela cultura do milho. 2022. 34 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35861porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2024-08-05T15:50:20Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/35861Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2024-08-05T15:50:20Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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