Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento do manejo da irrigação da cultura do café

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Orlando, Vinicius Silva Werneck
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/25778
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
id UFU_c1b87f7be8ba7755bd6416ba753d79b1
oai_identifier_str oai:repositorio.ufu.br:123456789/25778
network_acronym_str UFU
network_name_str Repositório Institucional da UFU
repository_id_str
spelling Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento do manejo da irrigação da cultura do caféPotential of multispectral images taken by ARP in the monitoring of irrigation management of coffee cropSensoriamento RemotoRemote SensingCoffea arabicaCoffea arabicaPotencial hídrico foliarLeaf water contentCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRATrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)O Brasil é líder mundial na exportação de café e, para tal conquista, a irrigação tem sido empregada para corrigir as deficiências hídricas ocasionadas pela irregularidade das precipitações. Para a compreensão das relações hídricas do cafeeiro, a ciência avança em práticas como a irrigação por gotejamento com o uso de água magnetizada e estudos relacionados ao potencial hídrico foliar. Contudo, para o monitoramento deste parâmetro biofísico, bem como para discriminação de classes de tratamentos hídricos tem sido empregada metodologias manuais e destrutivas. Deste modo, tal acompanhamento é um desafio pertinente para o sensoriamento remoto de câmeras multiespectrais de baixo custo, com imagens tomadas por aeronaves remotamente pilotadas. Este trabalho objetiva avaliar o potencial da câmara de baixo custo em discriminar diferentes tratamentos hídricos no cafeeiro e avaliar a acurácia de modelos de estimativa do potencial hídrico foliar na cultura cafeeira. Através da resposta espectral dos pixels das bandas R, G, NIR e do índice NDVI, analisou-se os histogramas, boxplots e dendrogramas a fim de gerar mapas de classes espectrais em função do manejo hídrico. Além disto, foram elaborados mapas de distribuição do potencial hídrico foliar para a área de estudo, com base nas bandas que melhor se correlacionaram com o potencial hídrico foliar determinado in situ. Neste trabalho, mostra-se que em regime de seca, o índice NDVI foi capaz de discriminar 61,6% a mais de parcelas do que a banda do infravermelho próximo no regime de chuva. Para o potencial hídrico foliar, o melhor desempenho na detecção de estresse hídrico foi com a banda 2 (G) no regime de precipitações (r = -0,365, valor de p = 0,061, RMSE = 37,76%) se comparada a banda 3 (NIR) no regime de seca (r = 0,291, valor de p = 0,140, RMSE = 38,69%). Os resultados apontam as limitações do sensor relacionados as variações climáticas.Universidade Federal de UberlândiaBrasilEngenharia de Agrimensura e CartográficaFraga Júnior, Eusímio Felisbinohttp://lattes.cnpq.br/7565258363092298Martins, George Derocohttp://lattes.cnpq.br/3672769708388118Costa, Jéfferson de Oliveirahttp://lattes.cnpq.br/1571895779304790Orlando, Vinicius Silva Werneck2019-07-05T20:21:56Z2019-07-05T20:21:56Z2019-06-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfORLANDO, Vinicius Silva Werneck. Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento da cultura do café. 2019. 58 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/123456789/25778porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2019-07-06T06:08:07Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/25778Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2019-07-06T06:08:07Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
dc.title.none.fl_str_mv Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento do manejo da irrigação da cultura do café
Potential of multispectral images taken by ARP in the monitoring of irrigation management of coffee crop
title Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento do manejo da irrigação da cultura do café
spellingShingle Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento do manejo da irrigação da cultura do café
Orlando, Vinicius Silva Werneck
Sensoriamento Remoto
Remote Sensing
Coffea arabica
Coffea arabica
Potencial hídrico foliar
Leaf water content
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
title_short Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento do manejo da irrigação da cultura do café
title_full Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento do manejo da irrigação da cultura do café
title_fullStr Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento do manejo da irrigação da cultura do café
title_full_unstemmed Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento do manejo da irrigação da cultura do café
title_sort Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento do manejo da irrigação da cultura do café
author Orlando, Vinicius Silva Werneck
author_facet Orlando, Vinicius Silva Werneck
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Fraga Júnior, Eusímio Felisbino
http://lattes.cnpq.br/7565258363092298
Martins, George Deroco
http://lattes.cnpq.br/3672769708388118
Costa, Jéfferson de Oliveira
http://lattes.cnpq.br/1571895779304790
dc.contributor.author.fl_str_mv Orlando, Vinicius Silva Werneck
dc.subject.por.fl_str_mv Sensoriamento Remoto
Remote Sensing
Coffea arabica
Coffea arabica
Potencial hídrico foliar
Leaf water content
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
topic Sensoriamento Remoto
Remote Sensing
Coffea arabica
Coffea arabica
Potencial hídrico foliar
Leaf water content
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
description Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
publishDate 2019
dc.date.none.fl_str_mv 2019-07-05T20:21:56Z
2019-07-05T20:21:56Z
2019-06-18
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.uri.fl_str_mv ORLANDO, Vinicius Silva Werneck. Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento da cultura do café. 2019. 58 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/123456789/25778
identifier_str_mv ORLANDO, Vinicius Silva Werneck. Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento da cultura do café. 2019. 58 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2019.
url https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/25778
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Uberlândia
Brasil
Engenharia de Agrimensura e Cartográfica
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Uberlândia
Brasil
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
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)
repository.mail.fl_str_mv diinf@dirbi.ufu.br
_version_ 1805569566084956160