| dc.contributor | CANDEIAS, Ana Lúcia Bezerra | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/2604345380127973 | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4950530398212920 | |
| dc.creator | BARROS, José Érico do Nascimento | |
| dc.date | 2019-09-19T19:20:21Z | |
| dc.date | 2019-09-19T19:20:21Z | |
| dc.date | 2018-08-30 | |
| dc.date.accessioned | 2022-10-06T18:36:45Z | |
| dc.date.available | 2022-10-06T18:36:45Z | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/33290 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3990852 | |
| dc.description | A Agricultura de Precisão visa o gerenciamento detalhado do sistema de produção agrícola. Os sensores de alta resolução orbital possuem limitações tais como a resolução temporal e o recobrimento de nuvens. O RPA (Remotely Piloted Aircraft ou Aeronave Remotamente Pilotada) surge como opção para auxiliar na Agricultura de Precisão, pois a obtenção das imagens pode ser decidida conforme a necessidade do estudo do plantio e, portanto, não tendo mais a limitação da resolução temporal de imageamento. Além disso, o problema de recobrimento de nuvens não é mais um problema, pois existe a vantagem de poder planejar o voo para uma altitude inferior às nuvens presentes na área. Este estudo mostra como a obtenção dos produtos de uma base cartográfica, produzida a partir de um aerolevantamento de uma Aeronave Remotamente Pilotada possibilita detectar falhas no cultivo da cana de açúcar a partir do ortomosaico gerado pelo processamento tridimensional. A coleta de informações sobre a distribuição geográfica nos dá suporte para o desenvolvimento deste trabalho, visando a subsidiar o gerenciamento de recursos privados na agricultura, possibilitando a melhoria da produtividade. | |
| dc.description | Precision Agriculture aims at the detailed management of the agricultural production system. High resolution orbital sensors have limitations such as temporal resolution and cloud cover. The RPA (Remotely Piloted Aircraft) appears as an option to assist in Precision Agriculture, since the acquisition of the images can be decided according to the need of the study of the planting and, therefore, no longer having the limitation of the temporal resolution of imaging. In addition, the cloud cover problem is no longer a problem as there is the advantage of being able to plan the flight to a lower altitude than the clouds present in the area. This study shows how the obtaining of the products of a cartographic base, produced from an aerial survey of a Remotely Piloted Aircraft, makes it possible to detect failures in sugarcane cultivation from orthomosaic generated by three - dimensional processing. The collection of information on the geographic distribution gives us support for the development of this work, aiming to subsidize the management of private resources in agriculture, enabling the improvement of productivity. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | |
| dc.publisher | UFPE | |
| dc.publisher | Brasil | |
| dc.publisher | Programa de Pos Graduacao em Ciencias Geodesicas e Tecnologias da Geoinformacao | |
| dc.rights | openAccess | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject | Engenharia cartógrafica | |
| dc.subject | Sistema de informação geográfica | |
| dc.subject | Agricultura de precisão | |
| dc.subject | Aeronave remotamente pilotada | |
| dc.subject | Ortomosaico | |
| dc.subject | Cana de açúcar | |
| dc.title | Análise de falhas no cultivo de cana de açúcar a partir de imagens de aeronave remotamente pilotada | |
| dc.type | masterThesis | |
