Mapeamento de falhas em cana-de-açúcar por imagens de veículo aéreo não tripulado

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Barbosa Júnior, Marcelo Rodrigues
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Altura de planta; Avaliação de falhas; Sensoriamento remoto; Tamanho do pixel; UAV; Plant height; Skip assessment; Remote sensing; Pixel size
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/202810

Mapear falhas em canaviais de forma precisa por imagens UAV é um desafio, ainda mais quando não há informações sobre a qualidade das imagens e o momento ideal para capturar as imagens. Neste estudo, nós avaliamos os impactos de tamanhos de pixel e alturas de planta sobre o mapeamento de comprimentos de falha em linhas em cana-de-açúcar por imagens UAV. Este estudo fornece diretrizes para escolher tamanhos de pixel e alturas de planta apropriados para estimar falhas em cana-de-açúcar por imagens UAV. Nossos resultados mostraram que, à medida em que o tamanho do pixel e a altura de planta aumentavam, a precisão na estimativa de falhas pelas imagens tendia a diminuir, além disso, observamos que a estrutura da planta e disposição de suas folhas também influenciaram na identificação das falhas. Para mapear falhas em cana-de-açúcar, o tamanho do pixel pequeno (3,5 cm), assim como menor altura de planta (0,5 m), é sempre necessário para estimar falhas com precisão.