1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
2. Instituto de Geografia (IGUFU)
3. TCC - Engenharia de Agrimensura e Cartográfica (Monte Carmelo)

ORCID:	http://orcid.org/0000-0001-5213-2070
Tipo do documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso:	Acesso Aberto
Título:	Uso de imagens multiespectrais na estimativa de produtividade em áreas de culturas cafeeiras
Autor(es):	Abreu Júnior, Carlos Alberto Matias de
Primeiro orientador:	Martins, George Deroco
Primeiro membro da banca:	Fraga Júnior, Eusímio Felisbino
Segundo membro da banca:	Barros, Pedro Paulo da Silva
Resumo:	O Brasil se destaca entre os maiores produtores e exportadores de café do mundo, e segundo a expectativa da CONAB, para o país manter-se na frente às necessidades da demanda, do mercado interno e de exportação, o país deve cumprir a expectativa de produção esperada do produto no corrente ano-safra comercial. Por meio da agricultura de precisão, é possivel gerar modelos, a partir de métodos de regressão, que identifiquem áreas com potencial para maiores e menores produtividades. Tendo em vista tais aspectos, neste trabalho objetivou-se a geração de modelos para estimativa de parâmetros agronômicos do café, tais como a produtividade, tipo de frutos advindos do processo de maturação e o peso total dos frutos. Para isto, foram utilizadas imagens oriundas de levantamentos aerofotogrametricos realizados com o drone Phantom 4 Advanced e imagens multiespectrais de sensores orbitais, tais como o satélite RapidEye e Sentinel 2. No primeiro experimento, para a variável produtividade, os melhores resultados de RMSE e R² (em porcentagem) foram obtidos pelos satélites Sentinel 2 e RapidEye, com os valores de 36,46% e 46,57% respectivamente. Para as variáveis frutos do tipo seco, cereja e peso total dos frutos, os modelos com menor resultado de RMSE foram obtidos pelo drone (seco e cereja) e RapidEye (fruto do tipo seco), com resultados de 31,20%, 61,81% e 23,58% respectivamente. Para R² os maiores resultados para os parâmetros citados anteriomente foram obtidos pelo Sentinel 2, drone e RapidEye com os valores de 48,19%, 27,53% e 48,2% respectivamente. No segundo experimento, foram comparados os resultados dos modelos obtidos entre as imagens orbitais corrigidas atmosfericamente e as sem correção atmosférica, para analisar onde se encontravam as maiores diferenças dos valores estimados pelos modelos nos dois cenários.
Palavras-chave:	Cafeicultura Coffee growing Parâmetros agronômicos Agronomic parameters Índices de vegetação Vegetation index Mapas Maps
Área(s) do CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Referência:	ABREU JÚNIOR, Carlos Alberto Matias de. Uso de imagens multiespectrais na estimativa de produtividade em áreas de culturas cafeeiras. 2019. 71 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) - Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2019.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27819
Data de defesa:	28-Nov-2019
Aparece nas coleções:	TCC - Engenharia de Agrimensura e Cartográfica (Monte Carmelo)

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