1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Instituto de Geografia (IGUFU)
  3. TCC - Engenharia de Agrimensura e Cartográfica (Monte Carmelo)
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dc.creatorAbreu Júnior, Carlos Alberto Matias de-
dc.date.accessioned2019-12-18T19:30:30Z-
dc.date.available2019-12-18T19:30:30Z-
dc.date.issued2019-11-28-
dc.identifier.citationABREU 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/27819-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectCafeiculturapt_BR
dc.subjectCoffee growingpt_BR
dc.subjectParâmetros agronômicospt_BR
dc.subjectAgronomic parameterspt_BR
dc.subjectÍndices de vegetaçãopt_BR
dc.subjectVegetation indexpt_BR
dc.subjectMapaspt_BR
dc.subjectMapspt_BR
dc.titleUso de imagens multiespectrais na estimativa de produtividade em áreas de culturas cafeeiraspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Martins, George Deroco-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3672769708388118pt_BR
dc.contributor.referee1Fraga Júnior, Eusímio Felisbino-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7565258363092298pt_BR
dc.contributor.referee2Barros, Pedro Paulo da Silva-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8865218470079432pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/7551329156417462pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoO 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseEngenharia de Agrimensura e Cartográficapt_BR
dc.sizeorduration71pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIASpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIASpt_BR
dc.orcid.putcode66268404-
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