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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29721| ORCID: |  http://orcid.org/0000-0003-2642-1885 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Avaliação do potencial de imagens para detecção de falhas de plantio na cultura da cana-de-açúcar |
| Autor(es): | Martins, Rafaela Souza |
| Primeiro orientador: | Martins, George Deroco |
| Resumo: | A cada época, a demanda por novas tecnologias vem crescendo, os produtores estão na busca da melhor capacidade produtiva e rentabilidade nas lavouras, desejando aplicações ágeis e qualidade na produção de cana-de-açúcar, com o objetivo principalmente de lucrar com menos custos na implantação. Com o uso das Aeronaves Remotamente Pilotadas (ARPs), é possível obter informações em tempo recorde, auxiliando nas tomadas de decisões da cultura. Objetivou-se com o trabalho avaliar o potencial de imagens no mapeamento de falhas da cultura de cana-de-açúcar. Para tanto, a variável altura de planta também é objeto de estudo, uma vez que essa varável é importante para definir o momento que as falhas já são detectadas. Em uma área cedida pela Usina São Martinho, próximo á região de Guariba-SP, foi mapeado o local onde ocorreu a análise. Foram utilizadas imagens de ARP e softwares comerciais para o processamento das imagens gerando dados de fácil visualização e interpretação da região com falhas para as diversas alturas. Com base nas imagens, analisou a quantidade de perdas decorrente dessas falhas, com ênfase na melhor altura disponível para sobrevoar o local e conseguir uma visualização ampla da maioria das falhas presentes, interpolando com os dados manuais em campo, para ter uma alta acurácia. A melhor resposta para detectar a maioria das falhas de plantio foi por meio da classificação supervisionada por redes neurais, que obteve uma média de apenas 17% de omissão entre os dados manuais e os processados na imagem. Em segundo momento, para o parâmetro altura, a banda que teve maior correlação foi a do TGI, gerando uma equação de regressão linear capaz estimar a altura das plantas de com um erro médio quadrático de 19,95%, onde a variabilidade das medidas de altura variou entre 1,1 e 1,4 metros. |
| Palavras-chave: | Cana-de-açúcar Mapa da falhas Imagens de baixo custo Predição de alturas |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | MARTINS, Rafaela Souza. Avaliação do potencial de imagens para detecção de falhas de plantio na cultura da cana-de-açúcar. 2020. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2020. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29721 |
| Data de defesa: | 14-Ago-2020 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Agronomia (Monte Carmelo) |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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