Trabalho de Conclusão de Curso
Mapeamento de parâmetros agronômicos do cafeeiro a partir de imagens tomadas por aeronave remotamente pilotada
Registro en:
ASSIS, Pablo Henrique de Souza. Mapeamento de parâmetros agronômicos do cafeeiro a partir de imagens tomadas por aeronave remotamente pilotada. 2019. 60 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) – Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2019.
Autor
Assis, Pablo Henrique de Souza
Institución
Resumen
Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) O cultivo dos grãos de café vem se mostrando cada vez mais como uma das culturas predominantes no mercado atual. Com isso, faz-se necessário compreender e monitorar as variabilidades existentes nas grandes lavouras pelo mundo. Para tanto, as técnicas de Sensoriamento Remoto direcionadas ao monitoramento das variabilidades espectrais de uma cultura torna possível mapear e estudar as variabilidades espaciais e os fatores limitantes da produção. Dentre diversas variáveis, este trabalho objetivou o mapeamento de parâmetros relacionados à produtividade, tais como o Teor de Clorofila e a Área Foliar de uma cultura cafeeira localizada nas proximidades do município de Monte Carmelo - MG. O mapeamento foi gerado a partir de modelos de regressão através da relação entre amostras obtidas in situ com o valor radiométrico de imagens tomadas por uma aeronave remotamente pilotada. Desse modo, foram realizados dois voos com altitudes 70 e 120 metros. Para a extração dos valores radiométricos foram adotadas duas técnicas, a primeira trabalhando com região de interesse (ROI) delimitada por polígonos. Já a segunda, trabalhando com ROI delimitada por pontos. Os resultados mostraram que para o voo de maior altitude a correlação entre as medidas de campo e a radiometria das imagens foi melhor. A precisão dos modelos estimadores com a técnica ROI delimitada por polígonos apresentou melhor correlação com os índices TGI (r = 0,515 e RMSE = 16,43%) para a clorofila e NDVI (r = 0,484 e RMSE = 15,85%) para área foliar. Já com o uso da ROI delimitada por pontos, os melhores resultados foram com os índices NDVI (r = 0,870 e RMSE = 13,26%) para clorofila e TGI (r = 0,756 e RMSE = 24,41%) para a área foliar. De modo geral, concluiu-se que embora a câmera Mapir possua suas limitações os modelos gerados conseguem estimar os dados com precisão significativa.