Estimativa da altura e produtividade da cana-de-açúcar utilizando imagens obtidas por aeronave remotamente pilotada

• Autor(a) principal: Martello, Maurício
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-16102017-170204/
• topic: Altura do dossel; Câmera digital; Canopy height; Digital camera; Nuvem de pontos; Point cloud; Remote sensing; Sensoriamento remoto; Spatial variability; Variabilidade espacial

Nos últimos anos, acompanhar o desenvolvimento de uma cultura tem se tornado cada vez mais imprescindível para a tomada de decisões. Sistemas aéreos remotamente pilotados são muito promissores em aplicações de monitoramento. Sua flexibilidade, facilidade de operação e construção relativamente barata os tornam os melhores candidatos para monitorar atividades na agricultura de precisão, onde as reações imediatas de manejo às doenças das plantas, à falta de nutrientes das plantas e às mudanças ambientais são o ponto focal para eficiência e produtividade das plantações. No entanto, no Brasil a utilização desta tecnologia ainda é limitada e o número de publicações científicas sobre o assunto é escasso. No caso específico da cana-de-açúcar, a utilização de aeronave remotamente pilotada (RPA) é bastante promissora e publicações científicas internacionais são limitadas. O objetivo deste trabalho foi avaliar a potencialidade de imagens obtidas a partir de câmeras com diferentes bandas espectrais embarcadas em RPA para obtenção de modelos tridimensionais para estimativa de altura, produtividade e variabilidade espacial. As coletas foram realizadas ao longo da safra 2014/2015, durante o período de um ano. Foi utilizada uma aeronave remotamente pilotada equipada com uma câmera digital com sensibilidade na região espectral do visível (RGB) e outra na região espectral do infravermelho próximo (IVP) sincronizadas com um sistema de navegação global por satélite (GNSS). Este sistema possibilitou a aquisição de imagens com altíssima resolução (3 cm pixel-1) e permitiu a geração de orto-mosaicos e modelos digitais de superfícies (MDS) através de métodos de reconstrução automática em 3D, ajustados por pontos de controle em solo. O RPA seguiu um plano de voo pré-determinado sobre o local do estudo para garantir a aquisição de imagens com cruzamento e sobreposição superior a 90%. O método de validação foi conduzido a partir das medidas de altura obtidas a campo com o auxílio de régua topográfica. Após o processamento das imagens aéreas foi possível a identificação das áreas com ausência de fechamento de dossel, observando também a relação desses locais com o baixo desenvolvimento da altura das plantas ao longo de seu ciclo. A regressão entre os valores da estimativa de altura obtidas com as simulações apresentou erro relativo inferior a 13%, já a estimativa da produtividade apresentou erro na faixa de 6%. A estimativa de altura e produtividade demonstram o alto potencial para o monitoramento e avaliação de talhões de cana-de-açúcar, podendo ser uma ferramenta utilizada no apoio a gestão destas áreas.