Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematóides a partir de imagens multiespectrais
Autor(a) principal: | |
---|---|
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/123456789/23374 |
Resumo: | O café é uma das culturas de maior importância no país, a estimativa para a safra brasileira em 2018 é de 59,9 milhões de sacas beneficiadas, cenário este que se apoia em produtividade. Os fatores limitantes à produção de café no Brasil e no mundo destacam-se os fitonematoides, as ações desses microrganismos impedem o crescimento do cafeeiro, tornado o café menos produtivo. Os nematoides no sistema radicular do cafeeiro, causam desequilíbrios nutricionais na planta que provocam variações na resposta espectral da folha e define uma configuração espacial característica. Existe a necessidade de uma forma alternativa de monitorar este parasitismo. O sensoriamento remoto é uma técnica que torna possível obter diversas informações como: área cultivada, produção agrícola, vigor vegetativo e oferecer subsídios para o manejo agrícola. As imagens multiespectrais do RapidEye utilizam a banda Vermelho Limítrofe, a qual é específica para o monitoramento da atividade fotossintética da vegetação. Assim o trabalho objetivou caracterizar espectralmente o cafeeiro infectado e quantificar o crescimento espaço temporal de áreas da cultura cafeeira infectada. A área de estudo encontra-se localizada no município de Monte Carmelo (Minas Gerais) e tem cerca de 48 hectares formados por cafeeiro em desenvolvimento avançado. A segmentação tornou possível a discriminação do café sadio e o café infectado por nematoide foi possível com o índice de vegetação por diferença normalizada entre o vermelho e o vermelho limítrofe, uma vez que esse intervalo espectral é mais sensível a mudanças na estrutura interna da planta. Através desse estudo foi possível delimitar espacialmente onde incidem as reboleiras presentes na cultura ou quando se trata dos nematoides. |
id |
UFU_92c7d75cd7753c02c20fc889e4b84b3c |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufu.br:123456789/23374 |
network_acronym_str |
UFU |
network_name_str |
Repositório Institucional da UFU |
repository_id_str |
|
spelling |
2018-12-17T22:32:49Z2018-12-17T22:32:49Z2018-12-03Paula, Paulo Victor Dantas Mendes de. Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematoides a partir de imagens multiespectrais. 2018. 37 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/123456789/23374O café é uma das culturas de maior importância no país, a estimativa para a safra brasileira em 2018 é de 59,9 milhões de sacas beneficiadas, cenário este que se apoia em produtividade. Os fatores limitantes à produção de café no Brasil e no mundo destacam-se os fitonematoides, as ações desses microrganismos impedem o crescimento do cafeeiro, tornado o café menos produtivo. Os nematoides no sistema radicular do cafeeiro, causam desequilíbrios nutricionais na planta que provocam variações na resposta espectral da folha e define uma configuração espacial característica. Existe a necessidade de uma forma alternativa de monitorar este parasitismo. O sensoriamento remoto é uma técnica que torna possível obter diversas informações como: área cultivada, produção agrícola, vigor vegetativo e oferecer subsídios para o manejo agrícola. As imagens multiespectrais do RapidEye utilizam a banda Vermelho Limítrofe, a qual é específica para o monitoramento da atividade fotossintética da vegetação. Assim o trabalho objetivou caracterizar espectralmente o cafeeiro infectado e quantificar o crescimento espaço temporal de áreas da cultura cafeeira infectada. A área de estudo encontra-se localizada no município de Monte Carmelo (Minas Gerais) e tem cerca de 48 hectares formados por cafeeiro em desenvolvimento avançado. A segmentação tornou possível a discriminação do café sadio e o café infectado por nematoide foi possível com o índice de vegetação por diferença normalizada entre o vermelho e o vermelho limítrofe, uma vez que esse intervalo espectral é mais sensível a mudanças na estrutura interna da planta. Através desse estudo foi possível delimitar espacialmente onde incidem as reboleiras presentes na cultura ou quando se trata dos nematoides.Coffee is one of the most important crops in the country, the estimate for the Brazilian crop in 2018 is 59.9 million bags benefited, a scenario that is based on productivity. The factors limiting the production of coffee in Brazil and in the world stand out the phytonematoids, the actions of these microorganisms prevent the growth of coffee, making the coffee less productive. The nematodes in the root system of the coffee tree cause nutritional imbalances in the plant that cause variations in the spectral response of the leaf and defines a characteristic spatial configuration. There is a need for an alternative way of monitoring this parasitism. Remote sensing is a technique that makes it possible to obtain diverse information such as: cultivated area, agricultural production, vegetative vigor and offer subsidies for agricultural management. The multispectral images of RapidEye use the Border Red band, which is specific for the monitoring of the photosynthetic activity of the vegetation. The objective of this study was to spectrally characterize the infected coffee tree and to quantify the temporal space growth of areas of the infected coffee crop. The study area is located in the municipality of Monte Carmelo (Minas Gerais), about 48 hectares and is made up of coffee trees that are under advanced development. Through the segmentation where it became possible to discriminate healthy coffee and nematoid infected coffee, it was possible with the vegetation index by normalized difference between red and borderline red, since this spectral range is more sensitive to changes in the internal structure of the plant. Through this study, it was possible to spatially delimit where the reticulum is present in the crop or when it comes to nematodes.Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)porUniversidade Federal de UberlândiaEngenharia de Agrimensura e CartográficaBrasilCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTOCaféCoffeeNematoideNematodesSensoriamento RemotoRemote SensingImagens MultiespectraisMultispectral ImagesSegmentaçãoSegmentationCaracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematóides a partir de imagens multiespectraisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisMartins, George Derocohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4272080Y7Silva, Mirna Karla Amorim dahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4710509Z2Meireles, Tatiane Assis Vilelahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4489708P4Não possuo LattesPaula, Paulo Victor Dantas Mendes de37info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFULICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81792https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/23374/2/license.txt48ded82ce41b8d2426af12aed6b3cbf3MD52ORIGINALCaracterizaçãoEspaçoTemporal.pdfCaracterizaçãoEspaçoTemporal.pdfTCCapplication/pdf2795978https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/23374/1/Caracteriza%c3%a7%c3%a3oEspa%c3%a7oTemporal.pdf89aded66cede14fe5b609b6ad99047e2MD51TEXTCaracterizaçãoEspaçoTemporal.pdf.txtCaracterizaçãoEspaçoTemporal.pdf.txtExtracted texttext/plain58941https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/23374/3/Caracteriza%c3%a7%c3%a3oEspa%c3%a7oTemporal.pdf.txt8ec1ff6443ec95812a806c235eb95840MD53THUMBNAILCaracterizaçãoEspaçoTemporal.pdf.jpgCaracterizaçãoEspaçoTemporal.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1244https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/23374/4/Caracteriza%c3%a7%c3%a3oEspa%c3%a7oTemporal.pdf.jpg5247c126ae4af370bd8683c6fdd7829eMD54123456789/233742019-05-22 19:01:08.493oai:repositorio.ufu.br:123456789/23374w4kgbmVjZXNzw6FyaW8gY29uY29yZGFyIGNvbSBhIGxpY2Vuw6dhIGRlIGRpc3RyaWJ1acOnw6NvIG7Do28tZXhjbHVzaXZhLCBhbnRlcyBxdWUgbyBkb2N1bWVudG8gcG9zc2EgYXBhcmVjZXIgbm8gUmVwb3NpdMOzcmlvLiBQb3IgZmF2b3IsIGxlaWEgYSBsaWNlbsOnYSBhdGVudGFtZW50ZS4gQ2FzbyBuZWNlc3NpdGUgZGUgYWxndW0gZXNjbGFyZWNpbWVudG8gZW50cmUgZW0gY29udGF0byBhdHJhdsOpcyBkbyBlLW1haWwgIHJlcG9zaXRvcmlvQHVmdS5ici4KCkxJQ0VOw4dBIERFIERJU1RSSUJVScOHw4NPIE7Dg08tRVhDTFVTSVZBCgpBbyBhc3NpbmFyIGUgZW50cmVnYXIgZXN0YSBsaWNlbsOnYSwgby9hIFNyLi9TcmEuIChhdXRvciBvdSBkZXRlbnRvciBkb3MgZGlyZWl0b3MgZGUgYXV0b3IpOgoKYSkgQ29uY2VkZSDDoCBVbml2ZXJzaWRhZGUgRmVkZXJhbCBkZSBVYmVybMOibmRpYSBvIGRpcmVpdG8gbsOjby1leGNsdXNpdm8gZGUgcmVwcm9kdXppciwgY29udmVydGVyIChjb21vIGRlZmluaWRvIGFiYWl4byksIGNvbXVuaWNhciBlL291IGRpc3RyaWJ1aXIgbyBkb2N1bWVudG8gZW50cmVndWUgKGluY2x1aW5kbyBvIHJlc3Vtby9hYnN0cmFjdCkgZW0gZm9ybWF0byBkaWdpdGFsIG91IGltcHJlc3NvIGUgZW0gcXVhbHF1ZXIgbWVpby4KCmIpIERlY2xhcmEgcXVlIG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlIMOpIHNldSB0cmFiYWxobyBvcmlnaW5hbCwgZSBxdWUgZGV0w6ltIG8gZGlyZWl0byBkZSBjb25jZWRlciBvcyBkaXJlaXRvcyBjb250aWRvcyBuZXN0YSBsaWNlbsOnYS4gRGVjbGFyYSB0YW1iw6ltIHF1ZSBhIGVudHJlZ2EgZG8gZG9jdW1lbnRvIG7Do28gaW5mcmluZ2UsIHRhbnRvIHF1YW50byBsaGUgw6kgcG9zc8OtdmVsIHNhYmVyLCBvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBxdWFscXVlciBvdXRyYSBwZXNzb2Egb3UgZW50aWRhZGUuCgpjKSBTZSBvIGRvY3VtZW50byBlbnRyZWd1ZSBjb250w6ltIG1hdGVyaWFsIGRvIHF1YWwgbsOjbyBkZXTDqW0gb3MgZGlyZWl0b3MgZGUgYXV0b3IsIGRlY2xhcmEgcXVlIG9idGV2ZSBhdXRvcml6YcOnw6NvIGRvIGRldGVudG9yIGRvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvciBwYXJhIGNvbmNlZGVyIMOgIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIGRlIFViZXJsw6JuZGlhIG9zIGRpcmVpdG9zIHJlcXVlcmlkb3MgcG9yIGVzdGEgbGljZW7Dp2EsIGUgcXVlIGVzc2UgbWF0ZXJpYWwgY3Vqb3MgZGlyZWl0b3Mgc8OjbyBkZSB0ZXJjZWlyb3MgZXN0w6EgY2xhcmFtZW50ZSBpZGVudGlmaWNhZG8gZSByZWNvbmhlY2lkbyBubyB0ZXh0byBvdSBjb250ZcO6ZG8gZG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlLgoKU2UgbyBkb2N1bWVudG8gZW50cmVndWUgw6kgYmFzZWFkbyBlbSB0cmFiYWxobyBmaW5hbmNpYWRvIG91IGFwb2lhZG8gcG9yIG91dHJhIGluc3RpdHVpw6fDo28gcXVlIG7Do28gYSBVbml2ZXJzaWRhZGUgRmVkZXJhbCBkZSBVYmVybMOibmRpYSwgZGVjbGFyYSBxdWUgY3VtcHJpdSBxdWFpc3F1ZXIgb2JyaWdhw6fDtWVzIGV4aWdpZGFzIHBlbG8gcmVzcGVjdGl2byBjb250cmF0byBvdSBhY29yZG8uCgpBIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIGRlIFViZXJsw6JuZGlhIGlkZW50aWZpY2Fyw6EgY2xhcmFtZW50ZSBvKHMpIHNldShzKSBub21lKHMpIGNvbW8gbyhzKSBhdXRvcihlcykgb3UgZGV0ZW50b3IgKGVzKSBkb3MgZGlyZWl0b3MgZG8gZG9jdW1lbnRvIGVudHJlZ3VlLCBlIG7Do28gZmFyw6EgcXVhbHF1ZXIgYWx0ZXJhw6fDo28sIHBhcmEgYWzDqW0gZGFzIHBlcm1pdGlkYXMgcG9yIGVzdGEgbGljZW7Dp2EuCg==Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2019-05-22T22:01:08Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematóides a partir de imagens multiespectrais |
title |
Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematóides a partir de imagens multiespectrais |
spellingShingle |
Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematóides a partir de imagens multiespectrais Paula, Paulo Victor Dantas Mendes de CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO Café Coffee Nematoide Nematodes Sensoriamento Remoto Remote Sensing Imagens Multiespectrais Multispectral Images Segmentação Segmentation |
title_short |
Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematóides a partir de imagens multiespectrais |
title_full |
Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematóides a partir de imagens multiespectrais |
title_fullStr |
Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematóides a partir de imagens multiespectrais |
title_full_unstemmed |
Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematóides a partir de imagens multiespectrais |
title_sort |
Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematóides a partir de imagens multiespectrais |
author |
Paula, Paulo Victor Dantas Mendes de |
author_facet |
Paula, Paulo Victor Dantas Mendes de |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Martins, George Deroco |
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv |
http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4272080Y7 |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Silva, Mirna Karla Amorim da |
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv |
http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4710509Z2 |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Meireles, Tatiane Assis Vilela |
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv |
http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4489708P4 |
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv |
Não possuo Lattes |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Paula, Paulo Victor Dantas Mendes de |
contributor_str_mv |
Martins, George Deroco Silva, Mirna Karla Amorim da Meireles, Tatiane Assis Vilela |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO |
topic |
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO Café Coffee Nematoide Nematodes Sensoriamento Remoto Remote Sensing Imagens Multiespectrais Multispectral Images Segmentação Segmentation |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Café Coffee Nematoide Nematodes Sensoriamento Remoto Remote Sensing Imagens Multiespectrais Multispectral Images Segmentação Segmentation |
description |
O café é uma das culturas de maior importância no país, a estimativa para a safra brasileira em 2018 é de 59,9 milhões de sacas beneficiadas, cenário este que se apoia em produtividade. Os fatores limitantes à produção de café no Brasil e no mundo destacam-se os fitonematoides, as ações desses microrganismos impedem o crescimento do cafeeiro, tornado o café menos produtivo. Os nematoides no sistema radicular do cafeeiro, causam desequilíbrios nutricionais na planta que provocam variações na resposta espectral da folha e define uma configuração espacial característica. Existe a necessidade de uma forma alternativa de monitorar este parasitismo. O sensoriamento remoto é uma técnica que torna possível obter diversas informações como: área cultivada, produção agrícola, vigor vegetativo e oferecer subsídios para o manejo agrícola. As imagens multiespectrais do RapidEye utilizam a banda Vermelho Limítrofe, a qual é específica para o monitoramento da atividade fotossintética da vegetação. Assim o trabalho objetivou caracterizar espectralmente o cafeeiro infectado e quantificar o crescimento espaço temporal de áreas da cultura cafeeira infectada. A área de estudo encontra-se localizada no município de Monte Carmelo (Minas Gerais) e tem cerca de 48 hectares formados por cafeeiro em desenvolvimento avançado. A segmentação tornou possível a discriminação do café sadio e o café infectado por nematoide foi possível com o índice de vegetação por diferença normalizada entre o vermelho e o vermelho limítrofe, uma vez que esse intervalo espectral é mais sensível a mudanças na estrutura interna da planta. Através desse estudo foi possível delimitar espacialmente onde incidem as reboleiras presentes na cultura ou quando se trata dos nematoides. |
publishDate |
2018 |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2018-12-17T22:32:49Z |
dc.date.available.fl_str_mv |
2018-12-17T22:32:49Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2018-12-03 |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
Paula, Paulo Victor Dantas Mendes de. Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematoides a partir de imagens multiespectrais. 2018. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2018. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/23374 |
identifier_str_mv |
Paula, Paulo Victor Dantas Mendes de. Caracterização espaço-temporal de áreas da cultura cafeeira infectada por nematoides a partir de imagens multiespectrais. 2018. 37 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2018. |
url |
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/23374 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Engenharia de Agrimensura e Cartográfica |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
Brasil |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Uberlândia Engenharia de Agrimensura e Cartográfica |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da UFU instname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU) instacron:UFU |
instname_str |
Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
instacron_str |
UFU |
institution |
UFU |
reponame_str |
Repositório Institucional da UFU |
collection |
Repositório Institucional da UFU |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/23374/2/license.txt https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/23374/1/Caracteriza%c3%a7%c3%a3oEspa%c3%a7oTemporal.pdf https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/23374/3/Caracteriza%c3%a7%c3%a3oEspa%c3%a7oTemporal.pdf.txt https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/23374/4/Caracteriza%c3%a7%c3%a3oEspa%c3%a7oTemporal.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
48ded82ce41b8d2426af12aed6b3cbf3 89aded66cede14fe5b609b6ad99047e2 8ec1ff6443ec95812a806c235eb95840 5247c126ae4af370bd8683c6fdd7829e |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU) |
repository.mail.fl_str_mv |
diinf@dirbi.ufu.br |
_version_ |
1802110496992657408 |