Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/59554
metadata.teses.dc.title: Estimativa da altura do dossel forrageiro por meio do mapeamento com VANT
metadata.teses.dc.title.alternative: Estimation of forage canopy height through UAV mapping
metadata.teses.dc.creator: Marques, Péricles Alexandre Squaris
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/5161466189522507
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Casagrande, Daniel Rume
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Ávila, Carla Luiza da Silva
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Silveira, Márcia Cristina Teixeira da
metadata.teses.dc.subject: Veículo Aéreo Não Tripulado
Índices de Vegetação
Manejo de forragem
Pastagens
Sensoriamento remoto
Biomassa
Agricultura de precisão
Unmanned Aerial Vehicle
Vegetation Indices
Forage management
Pastures
Remote sensing
Biomass
Precision agriculture
metadata.teses.dc.date.issued: 8-Oct-2024
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Projeto Rural Sustentável – Cerrado
Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID)
Financiamento Internacional do Clima do Governo do Reino Unido
metadata.teses.dc.identifier.citation: MARQUES, Péricles Alexandre Squaris. Estimativa da altura do dossel forrageiro por meio do mapeamento com VANT. 2024. 36 f. Dissertação (Mestrado em Nutrição e Produção Animal) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2024​.
metadata.teses.dc.description.resumo: A melhoria nas técnicas de manejo de pastagens em sistemas integrados, ou mesmo de produção intensiva, visa assegurar a sustentabilidade da pecuária bovina em biomas como o do Cerrado. O sensoriamento de cobertura vegetal ajuda a distinguir diversas alterações temporais em ecossistemas através da quantificação da energia eletromagnéticarefletida(REM). Nestas relações, são utilizados os índices de vegetação (IVs) para determinar fatores de produção em diversas culturas, onde está incluída a pastagem. Nesta pesquisa, aplicou a sistemas de manejo de pastagens o mapeamento de índices de vegetação – IVs (Índice de Área de Folhagem – IAF, Índice de Folha Verde – GLI e Índice Visível de Resistência Atmosférica- VARI) por meio de Veículo Aéreo Não Tripulado(VANT) visando estimar a altura do dossel forrageiro. Nas áreas de interesse foram realizados voos para captura de imagens com sensores ópticos RGB e Multiespectral. Após processamento das imagens no software Pix4Dmapper, foram gerados mosaicos IVs de altura da forragem. Os mapas foram ajustados utilizando amostras da altura média da forragem, através de um método indireto que mede a altura real do dossel com um bastão graduado específico para manejo de altura. Foram aplicados testes estatísticos comparativos para validação da estratificação em quatro classes nos quais verificou-se a ótima previsibilidade dos IVs testados. Os resultados confirmaram que o mapeamento do VANT, calibrado com as amostragens de altura real do dossel da forragem, consegue estimar sua altura por área estratificada. Os mosaicos mediram e registraram as falhas da pastagem que geralmente não são quantificadas na amostragem com média simples, onde aparece o solo exposto e/ou forragem rala. Através deles também é possível verificar visualmente, com os mapas coropléticos, o estado geral da ocupação da pastagem no terreno em média ponderada de altura da forragem. Os resultados demonstram que o mapeamento realizado pelo VANT nos IVs IAF e GLI estudados, foram eficientes em estimar a altura do dossel da forragem, podendo ser aplicados junto ao manejo de sistemas de produtivos, com vistas a automação e verificação do estado geral da pastagem.
metadata.teses.dc.description.abstract: The improving pasture management techniques in integrated systems, or even intensive production, aims to ensure the sustainability of cattle ranching in biomes such as the Cerrado. Vegetation cover sensing helps to distinguish different temporal changes in ecosystems by quantifying reflected electromagnetic energy (REM). In these relationships, vegetation indices (VIs) are used to determine production factors in various crops, including pasture. This research applied the mapping of vegetation indices - VIs (Leaf Area Index - LAI, Green Leaf Index - GLI and Visible Atmospheric Resistance Index - VARI) to pasture management systems using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in order to estimate the height of the forage canopy. Flights were made over the areas of interest to capture images with RGB and multispectral optical sensors. After processing the images in Pix4Dmapper software, VIs mosaics of forage height were generated. The maps were adjusted using samples of the average height of the forage, using an indirect method that measures the actual height of the canopy with a graduated stick specifically for height management.Comparative statistical tests were applied to validate the stratification into four classes, in which the optimum predictability of the VIs tested was verified. The results confirmed that UAV mapping, calibrated with samples of the actual height of the forage canopy, can estimate its height per stratified area. The mosaics measured and recorded gaps in the pasture that are generally not quantified in simple average sampling, where exposed soil and/or sparse forage appears. They also make it possible to visually verify, with the choropleth’s maps, the general state of pasture occupation on the terrain in terms of the weighted average height of the forage. The results show that the UAV mapping of the IAF and GLI studied, was efficient in estimating the height of the forage canopy and can be applied to the management of productive systems, with a view to automation and verification of the general state of the pasture.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/59554
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
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