Dissertações em Computação Aplicada (Mestrado) - PPCA/NDAE/Tucuruí
URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/9399
Navegar
Navegando Dissertações em Computação Aplicada (Mestrado) - PPCA/NDAE/Tucuruí por Assunto "Agricultura de precisão"
Agora exibindo 1 - 1 de 1
- Resultados por página
- Opções de Ordenação
Dissertação Acesso aberto (Open Access) Estimativa da produção de uma lavoura através de imagens digitais capturadas por veículo aéreo não tripulado (VANT)(Universidade Federal do Pará, 2018-10-08) SEREJO, Gerson Lima; GOMES, Ana Claudia da Silva; http://lattes.cnpq.br/9898138854277399; SANTOS, Viviane Almeida dos; http://lattes.cnpq.br/1489376127395764A utilização de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) está se tornando uma ferramenta acessível importante para agronegócios de pequeno e médio porte. A sua aplicação favorece a execução de atividades complexas e trabalhosas, assim como promove novos estudos e desafios para o campo para auxiliar na tomada decisão do produtor rural. O Município de Tucuruí, no Estado do Pará do Brasil, faz parte de uma região que concentra uma grande quantidade de propriedades rurais caracterizadas por serem de agricultura familiar. O objetivo deste trabalho é apresentar um estudo exploratório da aplicação de etapas de Processamento Digital de Imagens (PDI) e Visão Computacional (VC) em imagens capturadas por um VANT para se obter a quantificação de plantas de mandioca e, consequentemente, gerar a estimativa da colheita desta cultura em uma fazenda do município. A contribuição científica deste estudo corresponde aos resultados obtidos da aplicação de 4 índices de vegetação: ExG, ExR, (ExG-ExR) e MaxG. O índice MaxG apresentou o melhor resultado, contando 91% das mudas, no melhor caso, com uma acurácia de 70%. O índice ExR mostrou-se mais apropriado para a contagem das plantas em estágios iniciais de germinação. O índice (ExG-ExR) possibilitou a estimativa com limiarização não supervisionada, o que favorece o desenvolvimento de sistemas de VC para este fim. Já o índice ExG nos surpreendeu apresentando o menor desempenho para o contexto estudado, contando 58% das mudas, no pior caso, com acurácia de 73%. Como contribuições práticas para o agricultor, este estudo possibilitou a conscientização da importância de prever a estimativa da colheita para melhor planejar a negociação da produção, os plantios posteriores e a busca por recursos para aumentar a área mecanizada da cultura. Pesquisas futuras mais aprofundadas precisam ser conduzidas para confirmarem estas conclusões.
