Trabalho de Conclusão de Curso
Uso de séries temporais espectrais para estimar a produtividade do café
Registro en:
PAES, Alice Pedro Bom. Uso de séries temporais espectrais para estimar a produtividade do café. 2022. 48 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica) - Universidade Federal de Uberlândia,Uberlândia, 2022.
Autor
Paes, Alice Pedro Bom
Institución
Resumen
Pesquisa sem auxílio de agências de fomento CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior CAPS - Centro de Atenção Psicosocial CBMM - Companhia Brasileira de Metalurgia e Mineração CBP&D/Café - Consórcio Brasileiro de Pesquisa e Desenvolvimento do Café CEFET/GO - Centro Federal de Educação Tecnológica de Goiás Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) Aplicações de técnicas de Sensoriamento Remoto voltados à Agricultura de Precisão (AP) vêm se tornando cada vez mais crescente, devido às necessidades de demanda oriunda do crescimento populacional, a crescente competitividade no mercado e também, a complexidade da agricultura. Com isso, o conhecimento sobre a lavoura tornou-se ainda mais necessário, onde o uso da AP aliada às imagens multiespectrais, torna-se possível a elaboração de mapas de estimativa de produtividade de uma região, fazendo com que os agricultores possam identificar as áreas da lavoura sob estresse e facilitando a aplicação de insumos em locais corretos e com suas respectivas quantidades necessárias. Até então, diversos trabalhos e estudos vêm fazendo uso de imagens multiespectrais coletadas referente à data de colheita da lavoura, e este trabalho tem como objetivo a quebra (ou não) deste paradigma. Sendo assim, esta pesquisa teve como propósito a determinação do melhor período para se estimar a produtividade, dentro do período fenológico do café, além da definição do melhor algoritmo classificador. Para isto, o estudo foi realizado em uma parcela situada no município de Monte Carmelo, no estado de Minas Gerais (MG), e teve como metodologia a extração da reflectância de alguns pontos do talhão cuja produtividade foi mensurada em campo. Com isto, concluiu-se que março de 18 foi o mês mais assertivo do período fenológico cafeeiro perante os demais meses. Este mês corresponde à segunda fase da fenologia do café, referente ao último mês de seu período vegetativo. Além disso, conclui-se que o algoritmo que obteve melhores resultados foi o Support Vector Machine, por possuir maiores correlações, menores erros e valores menos tendenciosos comparados aos resultados obtidos com os outros algoritmos.