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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29721
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Martins, Rafaela Souza | - |
dc.date.accessioned | 2020-08-19T15:26:34Z | - |
dc.date.available | 2020-08-19T15:26:34Z | - |
dc.date.issued | 2020-08-14 | - |
dc.identifier.citation | 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. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29721 | - |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Uberlândia | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/us/ | * |
dc.subject | Cana-de-açúcar | pt_BR |
dc.subject | Mapa da falhas | pt_BR |
dc.subject | Imagens de baixo custo | pt_BR |
dc.subject | Predição de alturas | pt_BR |
dc.title | Avaliação do potencial de imagens para detecção de falhas de plantio na cultura da cana-de-açúcar | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Martins, George Deroco | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/3672769708388118 | pt_BR |
dc.description.degreename | Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) | pt_BR |
dc.description.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. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.course | Agronomia | pt_BR |
dc.sizeorduration | 44 | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS | pt_BR |
dc.orcid.putcode | 79098989 | - |
Appears in Collections: | TCC - Agronomia (Monte Carmelo) |
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