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/0000-0002-1225-4767
Tipo de documento:	Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso:	Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Título:	Solução de geoinformação para mapeamento da distribuição espacial da produtividade de culturas a partir de RNA e imagens multiespectrais
Autor:	Xavier, Laura Cristina Moura
Primer orientador:	Martins, George Deroco
Primer coorientador:	Rofatto, Vinicius Francisco
Primer miembro de la banca:	Rofatto, Vinicius Francisco
Segundo miembro de la banca:	Bravo, João Vitor Meza
Resumen:	A estimativa da produtividade de culturas é extremamente desafiadora devido à sua relação com vários fatores complexos como as condições ambientais, estrutura física da cultura, composição química do solo e práticas de manejo de campo. Dessa forma, se torna necessária a exploração de técnicas de pré-processamento dos dados coletados, modelagem e avaliação das ferramentas de previsão dessa variável. Recentemente estão sendo desenvolvidos trabalhos que utilizam de técnicas de aprendizado de máquina e dados advindo do sensoriamento remoto para aplicações na agricultura, e mais recentemente para estimativa de variáveis agrícolas. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é desenvolver uma ferramenta em software SIG de código aberto (QGIS) para mapear a distribuição espacial da produtividade das culturas de milho, trigo e girassol utilizando o algoritmo de Redes Neurais Artificiais (RNA) e imagens multiespectrais. Inicialmente foram adquiridos os dados de produtividade das três culturas em estudo, e imagens multiespectrais gratuitas advindas do satélite Sentinel 2. Em seguida, para compor os dados de entrada para o algoritmo de RNA foi realizado o pré-processamento dos dados que compreendeu a extração da reflectância das bandas e os cálculos dos índices de vegetação (NDVI, GNDVI e VARI), além da organização dos arquivos de entrada para treinamento, validação e teste dos modelos de RNA. Por fim, foi desenvolvido o código de RNA, em que os modelos que apresentaram menor RMSE foram implementados na ferramenta desenvolvida em ambiente SIG. Os resultados foram satisfatórios para as culturas de trigo e girassol, atingindo o objetivo de terem RMSE de validação interna menores que 40% e validação externa menores que 30%, porém, para a cultura de milho, os modelos testados não foram capazes de realizar generalizações para os dados de teste. Conclui-se que os modelos de RNA implementados na ferramenta atenderam ao objetivo desejado, porém necessitam de constante atualização visando aumentar o poder de generalização, além da necessidade de realizar estudos mais aprofundados em relação a cultura de milho a fim de obter um modelo apto para estimativa da produtividade.
Palabras clave:	Produtividade de culturas RNA Sensoriamento Remoto SIG
Área (s) del CNPq:	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS
Idioma:	por
País:	Brasil
Editora:	Universidade Federal de Uberlândia
Cita:	XAVIER, Laura Cristina Moura. Solução de geoinformação para mapeamento da distribuição espacial da produtividade de culturas a partir de RNA e imagens multiespectrais. 2021. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2021.
URI:	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33185
Fecha de defensa:	3-nov-2021
Aparece en las colecciones:	TCC - Engenharia de Agrimensura e Cartográfica (Monte Carmelo)

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