Potencial de imagens multiespectrais tomadas por ARP no monitoramento do manejo da irrigação da cultura do café
Autor(a) principal: | |
---|---|
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_ |
1813711316007780352 |