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Modelagem da produção de biomassa da aveia preta (Avena strigosa Schreb.) através de imagens obtidas por aeronave remotamente pilotada
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/661885
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Miranda, Fabiani das Dores Abati | - |
| Autor(es): dc.contributor | Martello, Maurício | - |
| Autor(es): dc.contributor | Miranda, Fabiani das Dores Abati | - |
| Autor(es): dc.contributor | Bosquilia, Raoni Wainer Duarte | - |
| Autor(es): dc.contributor | Sartor, Laercio Ricardo | - |
| Autor(es): dc.creator | Acorsi, Matheus Gabriel | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2022-02-21T21:50:46Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2022-02-21T21:50:46Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-12 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-12-01 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/10688 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/661885 | - |
| Descrição: dc.description | Agricultural monitoring becomes a determining factor when the goal is to increase the productivity and profitability of a crop. Currently one of the most used techniques for monitoring agricultural areas is Remote Sensing. From the use of images, it is possible to obtain estimates of productivity, control diseases and pests, and evaluate the water requirement of plants, thus providing important subsidies to decision making. It is in context that the use of Remotely Piloted Aircraft System (RPAS) emerges as an important option, given the remarkable capacity of these platforms to provide data with highest spatial and temporal resolution, allowing a more effective Remote Sensing in small scale applications, such as agriculture. In this sense, the objective of this work was to evaluate the potential of using images acquired through a RPAS platform to obtain three dimensional models representing the canopy of the black oat crop. From these models, plant height, fresh biomass and dry biomass were estimated, evidencing the spatial variability of these attributes. For data collection, a test site was evaluated at the Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Dois Vizinhos campus. The collections occurred between July and August of 2017, where a RPAS platform with RGB sensor was used on board. Flight planning was carried out in a smartphone application, where a lateral and longitudinal overlap between images of 90 % was defined, flight height at 25 meters, and the delimitation of the area to be covered. From this information, along with the global navigation system (GNSS) receiver in the equipment, the flights were realized in an autonomously . After the image processing, digital surface models (MDS) with spatial resolution of 1.8 cm.pixel-1 were obtained, duly associated to control points in the field, which ensured the positional accuracy of the data. In parallel, data were collected in the field, where the height of plants, freshmatter and dry matter production were measured for each of the plots evaluated. Alongwith the database from the RPAS, a series of regression analyzes were performed, in which mathematical models were obtained to estimate the variables studied. As a result, R² was obtained between 0.77 and 0.91 for plant height derived from RPAS and height of plants measured in the field. On the other hand, the analysis of biomass production resulted in a R²between 0.64 and 0.94 for the different missions, with a relative error of less than 17%. The models obtained here demonstrated the high potential of the use of RPAS as a way of estimating plant height and biomass production for black oats, allowing the tool to be used in the monitoring of these areas, providing an important contribution to decision making. | - |
| Descrição: dc.description | O monitoramento agrícola torna-se um fator determinante quando o objetivo é o aumento da produtividade e rentabilidade de uma cultura. Atualmente uma das técnicas mais empregadas para o monitoramento é o Sensoriamento Remoto. A partir da utilização de imagens, é possível obter estimativa da produtividade, realizar o controle de doenças e pragas, além de avaliar a necessidade hídrica de plantas, fornecendo, portanto, importantes subsídios à tomada de decisões. É nesse contexto que a utilização das Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPAS) surge como uma importante opção, dada a notável capacidade destas plataformas em fornecer dados com a mais alta resolução espacial e temporal, permitindo um Sensoriamento Remoto mais efetivo em aplicações de escala reduzida, como é caso da agricultura. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi avaliar a potencialidade da utilização de imagens adquiridas através uma plataforma RPAS para obtenção de modelos tridimensionais representando o dossel da cultura da aveia preta. A partir destes modelos, foram estimadas a altura de plantas, acúmulo de matéria verde e acúmulo de matéria seca, evidenciando a variabilidade espacial destes atributos. Para coleta de dados, foi avaliado um experimento situado na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), câmpus Dois Vizinhos. As coletas ocorreram entre os meses de julho e agosto de 2017, onde foi utilizada uma plataforma RPAS com sensor RGB a bordo. O planejamento do voo foi realizado em um aplicativo para smartphone, em que foidefinida uma taxa de recobrimento lateral e longitudinal entre as imagens de 90 % ealtura de voo em 25 m. A partir destas informações, juntamente com o sistema de navegação global (GNSS) existente no equipamento, os voos foram realizados de forma autônoma. Após o processamento das imagens, foram obtidos modelos digitais de superfície (MDS) com resolução espacial de 1,8 cm.pixel-1, devidamente associados a pontos de controle materializados nos vértices do experimento, o que garantiu a precisão posicional dos dados. Em paralelo, foram coletados dados à campo, onde foram mensuradas a altura de plantas, produção de matéria verde e de matéria seca, para cada uma das parcelas avaliadas. Juntamente com o banco de dados proveniente do RPAS, uma série de análises regressões foram realizadas, em que foram obtidos modelos matemáticos para estimar as variáveis de interesse. Como resultado, obteve-se um R² entre 0,77 e 0,91 entre a altura de plantas derivada do RPAS e altura de plantas mensurada a campo. Já a análise referente a produção de biomassa, resultou em um R² entre 0,64 e 0,94 para as diferentes coletas, com um erro relativo inferior a 17%. Os modelos aqui obtidos demonstraram a alta potencialidade do uso de RPAS como forma de estimar a altura de plantas e produção de biomassa para a cultura da aveia preta, permitindo que a ferramenta seja utilizada no monitoramento destas áreas, fornecendo um importante subsídio a tomada de decisões. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Dois Vizinhos | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Agronomia | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Biomassa vegetal | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Sensoriamento remoto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Agricultura de precisão | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Plant biomass | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Remote sensing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Precision farming | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA | - |
| Título: dc.title | Modelagem da produção de biomassa da aveia preta (Avena strigosa Schreb.) através de imagens obtidas por aeronave remotamente pilotada | - |
| Título: dc.title | Estimating biomass of black oats (Avena strigosa Schreb.) using remotely piloted aircraft imagery | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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