Detecção de nematoides na cultura cafeeira a partir de imagens obtidas por aeronave remotamente pilotada
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFU |
Texto Completo: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/23361 |
Resumo: | The coffee crop, for being sustainable, once grown on a large scale, shall be subject to eventual harm as a consequence of the pests incidence and diseases, severely affecting the crop and causing irreparable damages. Among the problems found in coffee plants, nematodes, phytoparasitic that attack the root system of the plant, stands out as being one of the main factors that cause nutritional imbalances, leading to variations in the leaf spectral response. In this context, remote sensing supported by sensors on Remotely Piloted Aircraft (RPAs) is an efficient alternative for the localized management and for combating the dissemination of sick regions, allowing a detailed mapping of the plantation and providing accurate information in timely manner. In view of the above, this work aimed to map a coffee crop infested with nematodes, using an RPA equipped with two sensors, one RGB (red, green and blue) and another multispectral RGN (red, green and infrared channels). For this purpose, a mapping methodology was created by processing techniques of digital image, discriminating the healthy coffee of the infected coffee from samples collected in situ and by the process of not supervised classification by maximum likelihood, which obtained a total accuracy of 81% and kappa coefficient of 0,72 for the RGB image. In a second moment, the concentration levels of chlorophyll content was estimated, considering the radiometry values of the images and correlating them with the chlorophyll samples collected in situ. The RGB image bands showed no correlation, in contrast, in the RGN image, the vegetation index corresponding to the NDVI presented a significant correlation, allowing the creation of empirical models to estimate the chlorophyll A, B and Total with an accuracy of 69,28%, 53,32% and 54,01%, respectively. |
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Detecção de nematoides na cultura cafeeira a partir de imagens obtidas por aeronave remotamente pilotadaCafeiculturaCoffee-GrowingNematoidesNematodesARPsRPAsMapeamentoMappingDetecção de DoençasDetection of DiseasesEstimativa de Teor de ClorofilaEstimation of Chlorophyll ContenteCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIASThe coffee crop, for being sustainable, once grown on a large scale, shall be subject to eventual harm as a consequence of the pests incidence and diseases, severely affecting the crop and causing irreparable damages. Among the problems found in coffee plants, nematodes, phytoparasitic that attack the root system of the plant, stands out as being one of the main factors that cause nutritional imbalances, leading to variations in the leaf spectral response. In this context, remote sensing supported by sensors on Remotely Piloted Aircraft (RPAs) is an efficient alternative for the localized management and for combating the dissemination of sick regions, allowing a detailed mapping of the plantation and providing accurate information in timely manner. In view of the above, this work aimed to map a coffee crop infested with nematodes, using an RPA equipped with two sensors, one RGB (red, green and blue) and another multispectral RGN (red, green and infrared channels). For this purpose, a mapping methodology was created by processing techniques of digital image, discriminating the healthy coffee of the infected coffee from samples collected in situ and by the process of not supervised classification by maximum likelihood, which obtained a total accuracy of 81% and kappa coefficient of 0,72 for the RGB image. In a second moment, the concentration levels of chlorophyll content was estimated, considering the radiometry values of the images and correlating them with the chlorophyll samples collected in situ. The RGB image bands showed no correlation, in contrast, in the RGN image, the vegetation index corresponding to the NDVI presented a significant correlation, allowing the creation of empirical models to estimate the chlorophyll A, B and Total with an accuracy of 69,28%, 53,32% and 54,01%, respectively.UFU - Universidade Federal de UberlândiaTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)A cultura cafeeira, por ser perdurável, e quando cultivada em grande escala, está sujeita a eventuais danos em consequência da incidência de pragas e doenças, afetando severamente a lavoura e causando prejuízos irreparáveis. Dentre os problemas encontrados no cafeeiro, os nematoides, fitoparasitas que atacam o sistema radicular da planta, se destacam por constituírem um dos principais fatores que causam desequilíbrios nutricionais, provocando variações na resposta espectral da folha. Nesse contexto, o sensoriamento remoto apoiado por sensores embarcados em Aeronaves Remotamente Pilotadas (ARPs) revelam-se como uma eficiente alternativa no manejo localizado e no combate a disseminação de regiões doentes, permitindo um mapeamento detalhado da plantação e fornecendo informações precisas e em tempo hábil. Tendo em vista tais aspectos, esse trabalho objetivou mapear uma lavoura de café infestada por nematoides, mediante um ARP equipado com dois sensores, um RGB (canais: vermelho, verde e azul) e outro multiespectral RGN (canais: vermelho, verde e infravermelho). Para tanto, criou-se uma metodologia de mapeamento por meio de técnicas de processamento digital de imagens, discriminando o café sadio do café infectado a partir de amostras coletadas in situ e do processo de classificação não supervisionada por máxima verossimilhança, a qual obteve uma acurácia global de 81% e coeficiente kappa de 0,72 para a imagem RGB. Enquanto que, a imagem RGN obteve resultados pouco superiores, com uma acurácia global de 84% e coeficiente kappa de 0,75. Em um segundo momento, foi estimado os níveis de concentração de teor de clorofila considerando os valores de radiometria das imagens e os correlacionando com as amostras de clorofila coletadas in situ. As bandas da imagem RGB apontaram nenhuma correlação, em contrapartida, na imagem RGN, o índice de vegetação correspondente ao NDVI apresentou uma correlação significativa, possibilitando a criação de modelos empíricos para estimar a clorofila A, B e Total com acurácia de 69,28%, 53,32% e 54,01% respectivamente.Universidade Federal de UberlândiaBrasilEngenharia de Agrimensura e CartográficaMartins, George Derocohttp://lattes.cnpq.br/3672769708388118Gallis, Rodrigo Bezerra de Araújohttp://lattes.cnpq.br/9328058090596916Barbosa, Ricardo Luíshttp://lattes.cnpq.br/0436775802901343Vinhal, Geovane Pivêta2018-12-17T19:12:47Z2018-12-17T19:12:47Z2018-12-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfVINHAL, Geovane Pivêta. Detecção De Nematoides Na Cultura Cafeeira A Partir De Imagens Obtidas Por Aeronave Remotamente Pilotada. 2018. 64 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2018.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/23361porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2018-12-17T19:14:49Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/23361Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2018-12-17T19:14:49Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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