Uso de imagens obtidas por aeronave remotamente pilotada (RPA) no estudo de índices de vegetação, em cultivo de milho (Zea mays) consorciado com soja (Glycine max) na produção de silagem

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pereira, Cristiano
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29259
Resumo: A cultura do milho (Zea mays) é amplamente utilizada a nível mundial, principalmente para fins de alimentação animal. Com a finalidade de incrementar seus teores nutricionais e uso e ocupação do solo, o consórcio do milho com a cultura da soja (Glycine max) tem sido uma alternativa que tem demonstrado potencial. O estudo de imagens obtidas com RPA e sensores RGB através de índices espectrais é uma alternativa para identificar e destacar feições nas imagens que podem auxiliar na tomada de decisões a campo. O índice MPRI (Modified Photochemical Reflectance Index), ExG (Excess Green Index) e VEG (Vegetative) consideram apenas a região do visível do espectro eletromagnético, o que é uma vantagem quando se considera o custo de tecnologias que trabalham com a região do infravermelho. O Presente trabalho possui como objetivo avaliar a potencialidade de utilização dos diferentes índices (MPRI, ExG e COM), realizar a observação de falhas de plantio e a contagem de plantas através da geração de um ortomosaico. O experimento foi realizado na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) campus Dois Vizinhos. O voo foi realizado, com o milho estando no estádio de desenvolvimento chamado V4. Os dados relativos a massa verde foram coletados a campo em cada arranjo quando a cultura atingiu o ponto de silagem previsto. Dentre os arranjos de milho avaliados, o que mais se sobressaiu foi o arranjo que conta com três linhas de milho e 3 linhas de soja, que alcançou uma produção média ao final do ciclo de 49,43 ton/ha. As falhas de plantio encontradas entre os arranjos variavam de 25,05% a 44,79%. A reflectância varia entre os índices, fazendo com que o mesmo pixel assuma valores diferentes para cada tipo de índice calculado. A estimativa da porcentagem de área coberta com solo e planta através da reclassificação por intervalo de pixels se mostrou promissora para os índices de vegetação ExG e COM.
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O índice MPRI (Modified Photochemical Reflectance Index), ExG (Excess Green Index) e VEG (Vegetative) consideram apenas a região do visível do espectro eletromagnético, o que é uma vantagem quando se considera o custo de tecnologias que trabalham com a região do infravermelho. O Presente trabalho possui como objetivo avaliar a potencialidade de utilização dos diferentes índices (MPRI, ExG e COM), realizar a observação de falhas de plantio e a contagem de plantas através da geração de um ortomosaico. O experimento foi realizado na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) campus Dois Vizinhos. O voo foi realizado, com o milho estando no estádio de desenvolvimento chamado V4. Os dados relativos a massa verde foram coletados a campo em cada arranjo quando a cultura atingiu o ponto de silagem previsto. Dentre os arranjos de milho avaliados, o que mais se sobressaiu foi o arranjo que conta com três linhas de milho e 3 linhas de soja, que alcançou uma produção média ao final do ciclo de 49,43 ton/ha. As falhas de plantio encontradas entre os arranjos variavam de 25,05% a 44,79%. A reflectância varia entre os índices, fazendo com que o mesmo pixel assuma valores diferentes para cada tipo de índice calculado. A estimativa da porcentagem de área coberta com solo e planta através da reclassificação por intervalo de pixels se mostrou promissora para os índices de vegetação ExG e COM.The cultivation of maize (Zea mays) is widely used worldwide, mainly for animal feed purposes. In order to increase its nutritional content and use and occupation of the soil, the intercropping of corn with soybean (Glycine max) has been an alternative that has shown potential. The study of images obtained with RPA and RGB sensors through spectral indices is an alternative to identify and highlight features in the images that can assist in making decisions in the field. The MPRI (Modified Photochemical Reflectance Index), ExG (Excess Green Index) and VEG (Vegetative) index consider only the visible region of the electromagnetic spectrum, which is an advantage when considering the cost of technologies that work with the infrared region. The present work aims to evaluate the potential use of different indices (MPRI, ExG and COM), to observe the failure of planting and the counting of plants through the generation of an orthoosaic. The experiment was carried out at the Federal Technological University of Paraná (UTFPR) Dois Vizinhos campus. The flight was carried out, with the corn being in the development stage called V4. Greenmass data were collected in the field in each arrangement when the crop reached the predicted silage point. Among the evaluated corn arrangements, what stood out the most was the arrangement that has three lines of corn and three lines of soybeans, which reached an average production at the end of the cycle of 49.43 ton / ha. The planting failures found between the arrangements ranged from 25.05% to 44.79%. The reflectance varies between the indices, causing the same pixel to assume different values for each type of index calculated. The estimate of the percentage of area covered with soil and plant through the reclassification by pixel interval proved to be promising for the vegetation indexes ExG and COMporAgronomiaDois VizinhosUniversidade Tecnológica Federal do ParanáUTFPRBrasilCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIASensoriamento remotoAgricultura de precisãoSilagemRemote sensingPrecision farmingSilageUso de imagens obtidas por aeronave remotamente pilotada (RPA) no estudo de índices de vegetação, em cultivo de milho (Zea mays) consorciado com soja (Glycine max) na produção de silagemUse of images obteined by remotely pilot aircraft (RPA) in the study of vegetation indices in maize cultivation (Zea mays) consortium with soybean (Glycine max) in silage productioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisDois VizinhosGemin, Alyne Raminelli SiguelAdami, Paulo FernandoGemin, Alyne Raminelli SiguelSilva, Maria Madalena Santos daConceição, Fagner Goes daPereira, Cristianoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))instname:Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)instacron:UTFPRLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81290http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/29259/4/license.txtb9d82215ab23456fa2d8b49c5df1b95bMD54ORIGINALusoimagensvegetacaomilhosoja.pdfusoimagensvegetacaomilhosoja.pdfapplication/pdf5450862http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/29259/3/usoimagensvegetacaomilhosoja.pdfb13bfeba346f4939127049929ec142dbMD53TEXTusoimagensvegetacaomilhosoja.pdf.txtusoimagensvegetacaomilhosoja.pdf.txtExtracted texttext/plain72574http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/29259/5/usoimagensvegetacaomilhosoja.pdf.txt1799e083e0404932f8d3beb874bd8469MD55THUMBNAILusoimagensvegetacaomilhosoja.pdf.jpgusoimagensvegetacaomilhosoja.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1218http://repositorio.utfpr.edu.br:8080/jspui/bitstream/1/29259/6/usoimagensvegetacaomilhosoja.pdf.jpg9e6c3c13a811bee9a5ebee713d20a005MD561/292592022-08-16 03:06:57.08oai:repositorio.utfpr.edu.br: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ório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.utfpr.edu.br:8080/oai/requestopendoar:2022-08-16T06:06:57Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT)) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)false
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