Atributos físicos do solo e a sua resposta espectral pela cultura do milho

Duarte, Iago Radamés Garcia

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Duarte, Iago Radamés Garcia	-
dc.date.accessioned	2022-08-29T12:14:22Z	-
dc.date.available	2022-08-29T12:14:22Z	-
dc.date.issued	2022-07-28	-
dc.identifier.citation	DUARTE, Iago Radamés Garcia. Atributos físicos do solo e a sua resposta espectral pela cultura do milho. 2022. 34 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Agronomia) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2022.	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35861	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Uberlândia	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Machine learning	pt_BR
dc.subject	Predição de dados	pt_BR
dc.subject	Agricultura de precisão	pt_BR
dc.title	Atributos físicos do solo e a sua resposta espectral pela cultura do milho	pt_BR
dc.type	Trabalho de Conclusão de Curso	pt_BR
dc.contributor.advisor-co1	Martins, George Deroco	-
dc.contributor.advisor-co1Lattes	http://lattes.cnpq.br/3672769708388118	pt_BR
dc.contributor.advisor1	Almeida, Cinara Xavier de	-
dc.contributor.advisor1Lattes	http://lattes.cnpq.br/8464123724375244	pt_BR
dc.contributor.referee1	Jorge, Ricardo Falqueto	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/6308507328966762	pt_BR
dc.contributor.referee2	Blind review	-
dc.contributor.referee2Lattes	Blind review	pt_BR
dc.creator.Lattes	http://lattes.cnpq.br/5122573011168152	pt_BR
dc.description.degreename	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)	pt_BR
dc.description.resumo	A qualidade do solo pode ser estimada a partir de seus atributos químicos, físicos e biológicos, sendo que as propriedades físicas do solo são fundamentais para o desenvolvimento radicular, condutividade hidráulica e trocas gasosas, refletindo diretamente nos demais atributos. No entanto, seu monitoramento em campo se torna muito oneroso devido sua elevada variabilidade espacial, fazendo-se necessário um elevado número de amostras que devem ser coletadas, justificando-se dessa forma, a necessidade de se desenvolver ferramentas e metodologias para o monitoramento remoto das propriedades físicas do solo. Assim, o presente trabalho teve como objetivo avaliar os atributos físicos do solo por meio da resposta espectral da cultura do milho e avaliar o potencial da associação da aprendizagem de máquinas com o sensoriamento remoto como ferramenta para a predição dos atributos físicos do solo, por meio da imagem multiespectral orbital. Para isso, o estudo foi realizado em uma fazenda no município de Ituiutaba – MG, onde foram determinadas a densidade do solo, a porosidade total e a resistência do solo à penetração, nas profundidades de 0,00 – 0,10 m e 0,10 – 0,20 m, em 100 pontos amostrais georreferenciados. A imagem orbital multiespectral foi obtida do satélite Sentinel 2, na mesma data de coleta dos dados em campo. As arquiteturas de predição testadas foram a Linear Regression, Multilayer Perceptron, SMOreg, Random Forest e Random Tree, a fim de verificar a partir do Erro Médio Quadrático (RMSE) e RMSE normalizado (RMSE%) qual arquitetura apresenta melhor desempenho na predição dos atributos agronômicos. Os resultados confirmaram que a associação da aprendizagem de máquinas com a imagem multiespectral orbital do satélite Sentinel 2 para a predição dos atributos físicos do solo se mostrou promissor. As arquiteturas que obtiveram melhor desempenho na predição dos dados, do presente trabalho, foram a Linear Regression, para a densidade do solo na profundidade de 0,10 – 0,20 m e para as demais propriedades, em ambas profundidades, foi a Random Forest. Na área de estudo os índices de densidade e porosidade do solo, em geral, para ambas as profundidades se apresentaram inferiores aos níveis críticos descritos na literatura, já, para resistência do solo à penetração, os valores de ambas as profundidades se mostraram superiores aos valores críticos, indicando níveis de compactação do solo. Portanto, a associação da aprendizagem de máquinas com o sensoriamento remoto, por meio da imagem multiespectral orbital do satélite Sentinel 2, como ferramenta para a predição dos atributos físicos do solo de densidade, porosidade total e resistência do solo à penetração, se mostrou promissor, podendo ser uma ferramenta para o monitoramento remoto das propriedades físicas do solo, fazendo-se necessário mais estudos, em diferentes tipos de solos e culturas, para maior validação e acurácia desta ferramenta.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.course	Agronomia	pt_BR
dc.sizeorduration	34	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::CIENCIA DO SOLO::FISICA DO SOLO	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::GEOFISICA::SENSORIAMENTO REMOTO	pt_BR
dc.embargo.terms	III - resultados de pesquisa cujo conteúdo seja passível de ser patenteado;	pt_BR
dc.orcid.putcode	118099403	-
dc.description.embargo	2024-07-28	-
Appears in Collections:	TCC - Agronomia (Monte Carmelo)

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