Utilização de drones para identificação de falhas no plantio
| dc.contributor.advisor | Farias, Patrícia Menegaz | |
| dc.contributor.author | Preve, Marcos Bittencourt | |
| dc.coverage.spatial | Tubarão | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2021-07-16T21:52:16Z | |
| dc.date.available | 2021-07-16T21:52:16Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.description.abstract | Diante das tecnologias de geração de dados que vem se tornando cada vez mais presente no meio agrícola, o presente estudo teve como objetivo avaliar a prospecção da utilização agronômica do drone, para falha de plantio através da interpretação de imagens e por meio de técnicas de geoprocessamento, bem como localizar e mensurar os tamanhos dessas falhas. Foram realizados voos com o drone, em diferentes estágios da cultura do arroz para se conseguir visualizar e comparar os dados gerados a partir dos aerolevantamentos. Para tal foi definida uma área amostral de 3,2 hectares localizados no município de Treze de Maio, Santa Catarina, Brasil, safra 2020/21. Para a realização do voo autônomo foi utilizado o aplicativo PIX4D, o Agisoft Photoscan foi o software escolhido para processar as imagens feitas pelo drone e gerar os ortomosaicos, que foram interpretados utilizando o Arcgis, onde foi possível extrair as métricas das imagens. Foram gerados sete mapas que permitiram a identificação e diferenciação de malhas onde ocorreram a sobreposição de plantio. Com isso, os resultados demostraram ser possível identificar e quantificar a sobreposição de plantio na área de estudo. Com os ortomosaicos gerados a partir dos voos, se observou as falhas e com o auxílio das ferramentas de SIG foi possível definir as áreas com sobreposição, tornando a ferramenta, uma aliada no gerenciamento da propriedade. Assim, o Drone juntamente com as técnicas de geoprocessamento e processamento de imagens, demonstrou der capaz de capturar imagens com qualidade necessária para realizar a diferenciação dos pontos onde ocorreu a falha ocasionando a sobreposição no plantio. | pt |
| dc.format.extent | 51 f. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.animaeducacao.com.br/handle/ANIMA/14706 | |
| dc.language.iso | pt | pt_BR |
| dc.rights | Atribuição-NãoComercial-SemDerivados 3.0 Brasil | * |
| dc.rights | Atribuição-NãoComercial-SemDerivados 3.0 Brasil | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
| dc.subject | Drone | pt_BR |
| dc.subject | Falha de plantio | pt_BR |
| dc.subject | Geoprocessamento | pt_BR |
| dc.title | Utilização de drones para identificação de falhas no plantio | pt_BR |
| dc.type | Monografia | pt_BR |
| local.author.curso | Agronomia | pt_BR |
| local.author.unidade | UNISUL / Tubarão | pt_BR |
| local.dateissued.semester | 1 | pt_BR |
| local.rights.policy | Acesso aberto | pt_BR |
| local.subject.area | Ciências Agrárias | pt_BR |
| local.subject.areaanima | Ciências Agrárias & Meio Ambiente | pt_BR |
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