Monitoramento de áreas de cana-de-açúcar por sensoriamento remoto
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| Data de Publicação: | 2019 |
| Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
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| Título da fonte: | Biblioteca Digital de Monografias da UnB |
| Texto Completo: | https://bdm.unb.br/handle/10483/24043 |
Resumo: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2019. |
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Moreira, Daniel Sampaio SantosSantilli, GiancarloMOREIRA, Daniel Sampaio Santos. Monitoramento de áreas de cana-de-açúcar por sensoriamento remoto. 2019. 70 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Aeroespacial)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.https://bdm.unb.br/handle/10483/24043Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2019.O Brasil é o maior produtor de cana-de-açúcar mundial. Nas últimas décadas tem expandido bastante suas plantações no Centro-Sul do país, porém parece ter atingido um limite nessa expansão. O desafio então é aumentar a produtividade por hectare com uso de novas tecnologias. O uso de sensoriamento remoto vem se apresentando como uma importante tecnologia para esse problema, devido ao padrão claro de reflectância dos canaviais. Para o presente estudo foram selecionados talhões ao redor da Usina Jalles Machado, em Goianésia (GO), e se utilizaram imagens do Setinel-2 e Landsat-8 entre 2016 e 2018. Utilizou-se o NDVI para análise, devido sua alta correlação com a biomassa, e pôde-se verificar e inferir padrões e informações da lavoura. Foram classificadas, por meio de limiarização, as regiões com menor eficiência de produtividade e foram avaliados os ganhos na produção, caso essas áreas aumentassem sua performance. Análises como esta são de interesse do agronegócio, pois informam dados quantitativos para se analisar a viabilidade financeira de otimização da lavoura. Conclui-se que as informações iniciais in loco para o acompanhamento de cana-de-açúcar são importantes, que é possível monitorar canaviais por sensoriamento remoto e que a análise apresentada é inicial, porém objetiva e simples.Submitted by Débora Macêdo Carneiro (deboracarneiro@bce.unb.br) on 2020-05-05T21:42:30Z No. of bitstreams: 1 2019_DanielSampaioSantosMoreira_tcc.pdf: 4553165 bytes, checksum: 3598b607282501bb750ed55b02df4b4a (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2020-05-19T18:02:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2019_DanielSampaioSantosMoreira_tcc.pdf: 4553165 bytes, checksum: 3598b607282501bb750ed55b02df4b4a (MD5)Made available in DSpace on 2020-05-19T18:02:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2019_DanielSampaioSantosMoreira_tcc.pdf: 4553165 bytes, checksum: 3598b607282501bb750ed55b02df4b4a (MD5)Brazil is the largest producer of sugar cane in the world. In recent decades it has greatly expanded its plantations in the Center-South of the country, but seems to have reached a limit in this expansion. The challenge then is to increase productivity per hectare using new technologies. The use of remote sensing has been presented as an important technology for this problem, due to the clear reflectance pattern of the sugarcane fields. In the present study, plots around the Jalles Machado Plant in Goianésia (GO) were selected and images from Setinel-2 and Landsat-8 were used between 2016 and 2018. NDVI was used for analysis, due to its high correlation with biomass, and it was possible to verify and infer crop patterns and information. Regions with lower productivity efficiency were classified by thresholding and yield gains were evaluated if these areas increased their performance. Analyzes such as these are of interest to agribusiness, as they provide quantitative data to analyze the financial viability of crop optimization. It is concluded that the initial information in loco for the monitoring of sugarcane is important, that it is possible to monitor sugarcane fields by remote sensing and that the analysis presented is initial, but objective and simple.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar meu trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.info:eu-repo/semantics/openAccessSensoriamento remotoMonitoramento de áreas de cana-de-açúcar por sensoriamento remotoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2020-05-19T18:02:25Z2020-05-19T18:02:25Z2019-08-23porreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1817http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/24043/2/license.txt21554873e56ad8ddc69c092699b98f95MD52ORIGINAL2019_DanielSampaioSantosMoreira_tcc.pdf2019_DanielSampaioSantosMoreira_tcc.pdfapplication/pdf4553165http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/24043/1/2019_DanielSampaioSantosMoreira_tcc.pdf3598b607282501bb750ed55b02df4b4aMD5110483/240432020-05-19 15:02:25.696oai:bdm.unb.br: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Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712020-05-19T18:02:25Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false |
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