dissertação
Estimativa de parâmetros biofísicos de lavoura cafeeira a partir de imagens obtidas por aeronave remotamente pilotada
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Universidade Federal de Lavras
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Departamento de Engenharia
Programa de Pós-Graduação
Programa de Pós-graduação em Engenharia Agrícola
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
A Agricultura de Precisão (AP) se baseia em um conjunto de técnicas e tecnologias que otimiza os recursos utilizados pelo produtor identificando variabilidade espacial na lavoura. Dentro deste conjunto pode-se citar o sensoriamento remoto que auxilia na obtenção de dados remotamente e no suporte localizado de manejos agrícolas. Assim objetivou-se com este trabalho obter medidas indiretas de altura e diâmetro de copa de cafeeiros utilizando imagens de alta resolução espacial detectadas por uma Aeronaves Remotamente Pilotadas (RemotelyPilotedAircraft – RPA); propor modelo que sirva para estimar tais parâmetros; realizar análise da porcentagem de cobertura e índice de área foliar ao longo do meses de acompanhamento e calcular e mapear coeficiênte de cultura (Kc) utilizando dados de altura e diâmetro de copa detectados pela RPA. O experimento foi realizado em uma lavoura cafeeira pertencente à Universidade Federal de Lavras, Lavras/MG. Utilizou-se uma RPA de asa rotativa, em modo de voo autônomo, contendo uma câmera convencional, altura de 30 m, com sobreposição de imagem de 80% e velocidade de 3 m/s. As imagens foram coletadas uma vez por mês, de junho de 2017 a março de 2018, no mesmo dia de obtenção das imagens foram coletados, em campo, dados de altura e diâmetro de copa das plantas do cafeeiro a fim de compará-los. O processamento das imagens foi realizado no software PhotoScan e as análises foram feitas no Qgis. Obteve-se correlação de 85% entre valores de altura de campo e valores de altura obtidos por meio da RPA, e 95% de correlação entre valores de diâmetro de copa obtidos em campo e os valores obtidos por meio da RPA, sendo possível propor um modelo de estimação de parâmetros biofísicos, como altura e diâmetro de copa de cafeeiros, tendo valores provindos de imagem obtidas por RPA. Foi possível analisar a Porcentagem de cobertura de terreno e o Índice de Área Foliar por meio de dados remotamente, além de propor um mapa de Kc para a área do estudo.
Abstract
Precision Agriculture (PA) is based on a set of techniques and technologies that optimizes the resources used by the producer, identifying spatial variability in the crop. Within this set it is possible to cite the remote sensing that assists in obtaining data remotely and in the localized support of agricultural managements. The objective of this work was to obtain indirect measures of height and diameter of coffee trees using high spatial resolution images detected by a Remotely Piloted Aircraft (RPA); propose a model that may be used to estimate such parameters; to perform analysis of the coverage percentage and leaf area index over the follow-up months and to calculate and to map coefficient of culture (Kc) using data of height and canopy diameter detected by RPA. The experiment was carried out in a coffee plantation belongs at the Federal University of Lavras, Lavras, MG. A rotating wing RPA was used in autonomous flight mode, carring a conventional camera, height of 30 m, with image overlap of 80% and velocity of 3 m/s. The images were collected once a month, from June 2017 to March 2018, at the same day that the images were collected, data of height and canopy diameter of the coffee plants where collected in the field as well, in order to compare them. The images were processed in the PhotoScan software and the analyzes were done in Qgis. It was obtained a correlation of 85% between field height values and height values obtained through RPA, and 95% correlation between values of canopy diameter obtained in the field and the values obtained through RPA.It made possible to propose an estimation equation of biophysical parameters, such as height and crown diameter of coffee trees, by using values derived from image obtained by RPA. It was possible to analyze the Percentage of land cover and Foliar Area Index by data obteined remotely, besides proposing a map of Kc for the variety of coffee under study.
Descrição
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Citação
GONÇALVES, L. M. Estimativa de parâmetros biofísicos de lavoura cafeeira a partir de imagens obtidas por aeronave remotamente pilotada. 2018. 54 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.