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Estimativa da densidade de plantas daninhas em bananais utilizando imagens de drones
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/312095
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Bendini, Hugo do Nascimento | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.contributor | Silva, Silvia Helena Modenese Gorla da | - |
| Autor(es): dc.creator | Vilela, João Victor de Andrade | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:07:42Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:07:42Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-07-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-07-11 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/11449/312095 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/312095 | - |
| Descrição: dc.description | A bananicultura ocupa um papel de destaque na produção agrícola mundial, sendo a banana a fruta mais consumida in natura. O Brasil ocupa o quinto lugar de maior produtor global, com o Estado de São Paulo liderando a produção nacional. O Vale do Ribeira apresenta destaque estadual, pois é responsável por mais de 70% da produção paulista, evidenciando a relevância econômica e social da cultura para a região. Entre os principais fatores que comprometem a produtividade da bananeira está a presença de plantas daninhas, que competem por nutrientes, dificultam práticas culturais e podem servir de abrigo para pragas e patógenos. Com o avanço da agricultura de precisão, o uso de tecnologias como drones e sensores embarcados tem ganhado espaço. Ainda existe uma lacuna na literatura científica, principalmente na cultura da banana, para a identificação e quantificação de daninhas. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo estimar a densidade de plantas daninhas em bananais, a partir de imagens RGB (Red, Green, Blue) obtidas por drones. O estudo foi realizado no município de Registro/SP, na unidade da UNESP – Fazenda Agrochá. Foram realizadas capturas aéreas com drone DJI Mavic Air 3, além de coleta de pontos com GPS Garmin, posteriormente georreferenciados com auxílio do software Quantum GIS (QGIS). Para reduzir a subjetividade na análise, foi desenvolvida uma escala com fotos, permitindo a atribuição de notas com maior precisão para avalições de foco das plantas daninhas, realizadas a campo por avaliadores. As imagens foram submetidas a técnicas de processamento digital de imagens (PDI), envolvendo classificação não supervisionada, reclassificação para binarização das imagens, visando separar visualmente áreas ocupadas pela cultura de interesse e as plantas daninhas. Em seguida, foram extraídos atributos estatísticos zonais das imagens originais e com as folhas removidas (mascaradas), e eles foram analisados por meio de uma análise de correlação, e modelagem preditiva utilizando o algoritmo Random Forest, por meio do software Weka. Os resultados indicaram que as imagens mascaradas apresentaram maior correlação com os dados de campo, com um valor de 0,52, resultado obtido com um conjunto teste de 66% e 33% dos dados remanescente para validação, já o R² da predição das notas do campo, considerando o conjunto total com 66% dos dados utilizados para treinamento e posteriormente a validação com o conjunto completo dos dados, foi de 0,60, demonstrando uma relação moderada entre esses valores. Apesar dos resultados serem limitados à área de estudo, e não permitirem concluir sobre a viabilidade da metodologia proposta para aplicação operacional, foi demonstrado o potencial da integração entre drones, PDI e algoritmos de aprendizado de máquina para o monitoramento de plantas daninhas em bananais. Além disso, os resultados encorajam o desenvolvimento de futuras pesquisas com outras técnicas de PDI, como o uso de métricas de textura, diferentes algoritmos de regressão, além de outros sensores, como multiespectrais e termais. | - |
| Descrição: dc.description | Banana cultivation plays a prominent role in global agricultural production, with bananas being the most consumed fresh fruit worldwide. Brazil ranks fifth among the largest global producers, with the state of São Paulo leading national production. The Vale do Ribeira region stands out within the state, accounting for over 70% of São Paulo's output, underscoring the crop’s socioeconomic relevance in the region. One of the main factors affecting banana productivity is weed infestation, which competes for nutrients, hinders cultural practices, and may harbor pests and pathogens. With the advancement of precision agriculture, the use of technologies such as drones and onboard sensors has gained space. However, a gap persists in the scientific literature, especially regarding the identification and quantification of weeds in banana crops. In this context, the present study aimed to estimate weed density in banana plantations using RGB (Red, Green, Blue) images captured by drones. The research was conducted in Registro/SP, at the UNESP experimental farm Agrochá. Aerial imagery was obtained with a DJI Mavic Air 3 drone, and control points were collected using a Garmin GPS, later georeferenced through the Quantum GIS (QGIS) software. To reduce subjectivity in visual analysis, a photographic scale was developed to allow evaluators to assign more precise scores to weed infestation in the field. The images underwent digital image processing (DIP) techniques, including unsupervised classification and binarization, aiming to visually separate crop areas from weed-infested regions. Subsequently, zonal statistical attributes were extracted from the original and masked images (with banana leaves removed), and analyzed through correlation analysis and predictive modeling using the Random Forest algorithm within Weka software. Results showed that the masked images had a higher correlation with field data (r = 0.52), obtained from a training set comprising 66% of the data and a validation set with the remaining 33%. The R² for field score prediction using the full dataset, trained on 66% and later validated on the complete set, reached 0.60, indicating a moderate relationship. Although the findings are limited to the study area and do not confirm operational viability, the potential of integrating drones, DIP techniques, and machine learning algorithms for weed monitoring in banana plantations is evident. The results also encourage future research using other DIP techniques—such as texture metrics, alternative regression algorithms, and different sensors, including multispectral and thermal imaging. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Direitos: dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Frutífera | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sensoriamento Remoto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Agricultura de Precisão | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mapeamento de Infestação | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Fruit crop | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Remote sensing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Precision agriculture | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Infestation mapping | - |
| Título: dc.title | Estimativa da densidade de plantas daninhas em bananais utilizando imagens de drones | - |
| Título: dc.title | Weed mapping in banana fields using unmanned aerial vehicle images | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
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