1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Instituto de Ciências Agrárias (ICIAG)
  3. TCC - Agronomia (Monte Carmelo)
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Campo DCValorLengua/Idioma
dc.creatorMartins, Rafaela Souza-
dc.date.accessioned2020-08-19T15:26:34Z-
dc.date.available2020-08-19T15:26:34Z-
dc.date.issued2020-08-14-
dc.identifier.citationMARTINS, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29721-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/*
dc.subjectCana-de-açúcarpt_BR
dc.subjectMapa da falhaspt_BR
dc.subjectImagens de baixo custopt_BR
dc.subjectPredição de alturaspt_BR
dc.titleAvaliação do potencial de imagens para detecção de falhas de plantio na cultura da cana-de-açúcarpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Martins, George Deroco-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3672769708388118pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseAgronomiapt_BR
dc.sizeorduration44pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIASpt_BR
dc.orcid.putcode79098989-
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