Monitoramento da umidade do solo por radar de abertura sintética embarcado em drone

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alcântara, Marlon de Souza, 1994-
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1640803
Resumo: Orientadores: Hugo Enrique Hernández Figueroa, Barbara Janet Teruel Mederos
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spelling Monitoramento da umidade do solo por radar de abertura sintética embarcado em droneSoil moisture monitoring by a drone-borne synthetic aperture radarSolos - UmidadeRadar de abertura sintéticaAgricultura de precisãoDroneCana-de-açúcarSoil moistureSynthetic aperture radarPrecision agricultureDroneSugarcaneOrientadores: Hugo Enrique Hernández Figueroa, Barbara Janet Teruel MederosDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: O uso de imagens aéreas de alta resolução adquiridas com sensores ópticos, multiespectrais ou térmicos embarcados em drones para monitoramento do desenvolvimento da cultura e das condições do solo tornou-se muito popular na agricultura de precisão. O monitoramento da umidade do solo utilizando estes sensores se torna difícil a medida que a vegetação se desenvolve. Tal limitação pode ser superada com a utilização de imagens adquiridas por radares de abertura sintética, que possuem capacidade de penetrar a plantação. Neste trabalho é realizado o monitoramento da umidade do solo em todo o ciclo de desenvolvimento da cana-de-açúcar, com uso de imagens de alta resolução adquiridas com um sistema SAR embarcado em um drone, que opera nas bandas P, L e C. Para este propósito, foram realizadas aquisições dos dados SAR, medições da umidade do solo, além de medidas biométricas das canas-de-açúcar em uma área experimental localizada na FEAGRI¿Unicamp. A partir destes dados, dois casos foram explorados: em solo descoberto e com a presença de cana-de-açúcar. Para o caso de solo descoberto, foi desenvolvido um modelo empírico baseado em regressão linear para cada frequência de operação. Além disso, uma rede neural artificial foi treinada a partir dos dados sintéticos gerados com modelo semi-empírico de Dubois, usando as três frequências de operação, e posteriormente validada com medidas reais. Para obtenção da umidade do solo na cultura da cana-de-açúcar, foi desenvolvido um modelo empírico baseado em rede neural artificial usando dados da altura da cana-de-açúcar e da umidade do solo medidos em campo e imagens SAR adquiridas com as bandas P e L. Resultados demonstram a alta sensibilidade do sinal de micro-ondas para mudanças na umidade do solo sem a presença de vegetação, sendo alcançado RMSE de 5,20, 3,60 e 4,54 vol.% com uso de modelos empíricos desenvolvidos com a banda P, L e banda C, respectivamente. A rede neural desenvolvida com o modelo de Dubois apresentou um RMSE de 5,70 vol.%, porém com uma baixa correlação. Para o caso com a presença da cana-de-açúcar, foi observado uma maior capacidade de penetração do sinal usando a banda P e L, sendo possível obter a umidade do solo com uma RMSE melhor do que 10,0 vol.%, em todos os estágios fenológicos da cana-de-açúcarAbstract: The use of high-resolution aerial images acquired using drone-borne optical, multispectral or thermal sensors for crop development and soil conditions monitoring has become very popular in precision agriculture. The monitoring of soil moisture using these sensors become difficult as crop develops. This limitation can be overcome with the use of images acquired by synthetic aperture radars, which have the ability to penetrate the plantation. In this work, soil moisture is monitored throughout the sugarcane development cycle, using high resolution images acquired with a drone-borne SAR system, that operates in the P-, L- and C-bands. For this purpose, SAR data acquisitions, soil moisture and biometric measurements of sugarcane were carried out in an experimental area located at FEAGRI¿Unicamp. From these data, two cases were explored: on bare soil and with the presence of sugarcane. For the case of bare soil, an empirical model was developed based on linear regression for each operating frequency. In addition, an artificial neural network was trained with synthetic data generated with Dubois semi-empirical model, using the three operating frequencies, and later validated with real measurements. To obtain soil moisture in the sugarcane crop, an empirical model based on artificial neural network was developed using data measured in the field, such as sugarcane height and soil moisture and SAR images acquired with the P and L bands. Results demonstrate the high sensitivity of the microwave signal to changes in soil moisture without the presence of vegetation, reaching an RMSE of 5.20, 3.60 and 4.54 vol.%, using empirical models developed with the P-, L- and C bands, respectively. The developed neural network with Dubois model presented a RMSE of 5.70 vol.%, however with a poor correlation. For the case with the presence of sugarcane, a greater signal penetration capacity was observed using the P and L band, making it possible to obtain soil moisture with a RMSE better than 10.0 vol.%, in all phenological stages of the sugarcaneMestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia ElétricaFAPESP2018/12726-0[s.n.]Hernández-Figueroa, Hugo Enrique, 1959-Teruel Mederos, Barbara Janet, 1966-Camargo, Antônio Pires deGabrielli, Lucas HeitzmannUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASAlcântara, Marlon de Souza, 1994-20202020-12-18T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (101 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1640803ALCÂNTARA, Marlon de Souza. Monitoramento da umidade do solo por radar de abertura sintética embarcado em drone. 2020. 1 recurso online (101 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1640803. 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