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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/33185| ORCID: |  http://orcid.org/0000-0002-1225-4767 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | 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(es): | Xavier, Laura Cristina Moura |
| Primeiro orientador: | Martins, George Deroco |
| Primeiro coorientador: | Rofatto, Vinicius Francisco |
| Primeiro membro da banca: | Rofatto, Vinicius Francisco |
| Segundo membro da banca: | Bravo, João Vitor Meza |
| Resumo: | 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. |
| Palavras-chave: | Produtividade de culturas RNA Sensoriamento Remoto SIG |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | 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 |
| Data de defesa: | 3-Nov-2021 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Engenharia de Agrimensura e Cartográfica (Monte Carmelo) |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| SoluçãoGeoinformaçãoMapeamento.pdf | TCC | 2.41 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
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