Análise do desenvolvimento do milho por meio do processamento de imagens obtidas a partir de aeronave remotamente pilotada.

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Silva, Ricardo Kwiatkowski da
• Orientador(a): Ribeiro, Selma Regina Aranha
• Banca de defesa: Vaz, Maria Salete Marcon Gomes , Silva, Claudionor Ribeiro da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual de Ponta Grossa
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós Graduação Computação Aplicada
• Departamento: Departamento de Informática
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Aerofotogrametria; Modelo Digital de Terreno; Nuvem de pontos; PEC-PCD; Aerophotogrammetry; Digital Terrain Model; Point cloud
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://tede2.uepg.br/jspui/handle/prefix/3567

O monitoramento agrícola é importante para antecipar informações sobre a produtividade ou produção e detectar problemas que venham a afetá-las. Uma forma de acompanhar o desenvolvimento de uma lavoura é monitorar seu crescimento e as mudanças que ocorrem nas plantas ao longo do seu ciclo fenológico. Obtém-se estas informações, comumente, a partir de medições manuais que apresentam limitações como escala, local de trabalho e demora na execução. Diante do exposto, apresentase o levantamento de dados em campo usando-se Aeronave Remotamente Pilotada (RPA), popularmente conhecida como Drone. Por meio de um sensor remoto RGB de baixo custo embarcado no equipamento, pode-se coletar fotografias que depois de processadas geram arquivos digitais. Estes permitem a análise e a geração de informações de forma semelhante aos levantamentos manuais não apenas localmente, mas em uma área geográfica considerável. Realizaram-se os levantamentos aerofotogramétricos em diferentes datas do ciclo fenológico do milho por meio de uma RPA Mavic 2 Pro, equipada com a câmera L1D-20c. Para o processamento das fotos utilizou-se o programa Agisoft Metashape, por meio do qual geraram-se as nuvens de pontos, Modelo Digital de Terreno (MDT) e ortomosaicos. Calculando-se a diferença entre as nuvens de pontos e o MDT por meio da técnica Compute cloud/mesh distance do programa CloudCompare, obteve-se as alturas estimadas do dossel. Utilizando-se de transformações espectrais no programa Agisoft Metashape, calculou-se a separação solo/planta, que é necessária para analisar a cultura sem a influência do solo ou palha, existente em estádios iniciais. Analisou-se as nuvens de pontos por meio de estatística descritiva e os valores médios dos índices de vegetação, geraram informações sobre o estado em que se encontrava a cultura. As técnicas utilizadas proporcionaram a avaliação quantitativa e qualitativa das nuvens de pontos referentes a 5 estádios de desenvolvimento do milho, permitindo estimar o crescimento das plantas e acompanhar a dinâmica de evolução fenológica do dossel. A possibilidade da utilização de câmeras de baixo custo traz novas oportunidades de pesquisa e monitoramento agrícola.