Sistema de mensuração baseado em tecnologia LiDAR para a estimativa de parâmetros de produção de cana-de-açúcar

• Autor(a) principal: Canata, Tatiana Fernanda
• 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-29092017-184829/
• topic: Agricultura de precisão; Instrumentação; Instrumentation; Laser sensor; Monitoramento de produtividade; Precision agriculture; Sensor a laser; Yield monitoring

A participação econômica da cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é expressiva no agronegócio brasileiro, especialmente no estado de São Paulo. O monitoramento de produtividade para essa cultura é escasso de soluções consolidadas no nível de pesquisa e comercialmente. Tal monitoramento auxilia na identificação das variabilidades espacial e temporal, além de fornecer subsídio ao gerenciamento agrícola. Como uma alternativa os sensores a laser, abrangidos pela tecnologia LiDAR (Light Detection and Ranging), têm sido utilizados por meio de plataformas aéreas ou terrestes para a estimativa de produtividade de culturas de grãos como milho e trigo, e para o monitoramento de florestas de modo não invasivo. O objetivo deste estudo é a investigação de aplicação do sensor a laser para a cana-de-açúcar em período pré-colheita a partir do desenvolvimento de um sistema de mensuração. O sistema é composto por um sensor a laser, receptor GNSS (Global Navigation Satellite System), uma unidade inercial e um computador portátil. O sensor a laser emite feixes de luz (905 nm) na forma de um único pulso em um plano 2D, a partir desses feixes os valores de distância entre o sensor e o dossel de plantas são calculados durante a trajetória do veículo agrícola. O receptor GNSS com sinal RTK (Real Time Kinematic) foi sincronizado ao sensor a laser para a obtenção da nuvem de pontos, a qual é caracterizada pela alocação de cada ponto impactado pelo feixe de luz nas respectivas coordenadas geográficas. A unidade inercial fornece informações relacionadas à influência da vibração a partir dos dados de oscilação na transversal (roll), lateral (pitch) e longitudinal (yaw). Os equipamentos foram instalados em um suporte de estrutura metálica no trator agrícola e conectados ao computador por meio de protocolos de comunicação. O desenvolvimento do sistema de mensuração envolve a avaliação de sua acurácia utilizando objetos de dimensões pré-estabelecidas e a sua aplicação em áreas experimentais de cana-de-açúcar. São abrangidos dois períodos de estudo, sendo um em 2015 para a área I (0,77 ha) e o segundo em 2016 utilizando as áreas I e II (0,56 ha). A aquisição de dados ocorreu cerca de 10 dias antes da colheita e, em paralelo, foram realizadas as medidas de biometria das plantas. Em 2015 a produtividade foi estimada pela biometria e em 2016 ocorreu a pesagem do material para cada parcela das áreas I e II. Os resultados referentes à avaliação da acurácia do sistema de mensuração demonstraram erros de até 13,0%, o qual não compromete o seu desempenho. A partir dos procedimentos de aquisição e processamento de dados foi possível gerar a nuvem de pontos, realizar a filtragem de dados e extrair as medidas de alturas máxima, média e mediana da vegetação. A influência da vibração no conjunto de dados foi considerada mais expressiva para as condições da área I. A correlação entre o diâmetro de colmos e a produtividade estimada pela biometria na área I em 2015 foi de 0,80. Enquanto que, a correlação entre o diâmetro de colmos e a altura de vegetação indicada pelo sistema de mensuração foi moderada (r=-0,53). Em 2016, para a mesma área, a correlação entre as medidas de altura média e mediana de vegetação obtidas pelo sistema e a produtividade foi de 0,64. Para as condições da área II não foram verificadas correlações entre as medidas de biometria e as alturas de vegetação. O sistema de mensuração utilizando uma plataforma terrestre apresentou desempenho satisfatório em relação à capacidade de detecção da distribuição de plantas de cana-de-açúcar e condizente com as condições das áreas em ambos os períodos de estudo, porém a sua aplicação em áreas com pouca variabilidade espacial apresentou baixa capacidade preditiva de produção de biomassa de cana-de-açúcar.