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Monitoramento da cultura cafeeira a partir de imagens de alta resolução espacial.

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dc.contributor.advisor1Martins, George Deroco
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3672769708388118pt_BR
dc.contributor.referee1Meireles, Tatiane Assis Vilela
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4727061559156660pt_BR
dc.contributor.referee2Bravo, João Vitor Meza
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2434262816948472pt_BR
dc.creatorCruvinel Júnior, Sérgio Assunção
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2886277320147104pt_BR
dc.date.accessioned2018-12-20T22:58:19Z
dc.date.available2018-12-20T22:58:19Z
dc.date.issued2018-12-04
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO sensoriamento remoto é constituído principalmente por técnicas de processamento de imagens que tem por objetivo obter informações sobre alvos na superfície. Uma das principais utilizações deste está ligada ao monitoramento agrícola, com técnicas que possibilitam a identificação de anomalias em lavoura possibilitando o monitoramento da plantação, auxiliando na identificação e combate a pragas que destroem as plantas, no controle nutricional, na aplicação adequada de adubos e agrotóxicos além de várias outras utilidades. Sendo assim a utilização de imagens que atendam as necessidades do estudo são de grande importância, para fins de uma identificação precisa de elementos da área de interesse. Tendo em vista tais aspectos, o seguinte trabalho teve como objetivo avaliar o potencial da nova geração de nanossatélites de alta resolução espacial Planet em monitorar uma cultura ao longo do tempo. Para tanto observou-se a variabilidade espectral de talhões da cultura cafeeira ao longo de uma série mensal e anual de imagens e em um segundo momento, avaliou-se o potencial da imagem em estimar o teor de clorofila da cultura cafeeira. A partir das análises espectrais, observou-se que variabilidade espectral ocorre em função de variáveis ambientais e tem pouca influência em função da qualidade do sensor. Posteriormente, foi possível estimar o teor de clorofila a partir da banda do infravermelho próximo índice de vegetação NDVI, com uma precisão em torno de 90%.pt_BR
dc.identifier.citationCRUVINEL JÚNIOR, Sérgio Assunção. Monitoramento da Cultura Cafeeira a partir de Imagens de Alta Resolução Espacial. 2018. 42 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/23519
dc.languageporpt_BR
dc.orcid.putcode225532434
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia de Agrimensura e Cartográficapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.sizeorduration42pt_BR
dc.subjectMonitoramento Agrícolapt_BR
dc.subjectAgricultural Monitoringpt_BR
dc.subjectNanossatélitespt_BR
dc.subjectNanosatellitespt_BR
dc.subjectVariabilidade Espectralpt_BR
dc.subjectSpectral Variabilitypt_BR
dc.subjectTeor De Clorofilapt_BR
dc.subjectChlorophyll Contentpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIASpt_BR
dc.titleMonitoramento da cultura cafeeira a partir de imagens de alta resolução espacial.pt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dspace.entity.typePublication

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