Técnicas de agricultura digital para predição da maturação do amendoim

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Souza, Jarlyson Brunno Costa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; Aprendizado; Artificiais; Controle de qualidade
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/215995

Técnicas como o Sensoriamento Remoto (SR) e Aprendizado de Máquinas estão sendo amplamente utilizadas no estudo da vegetação e têm mostrado potencial em seu uso para monitoramento e estimativa de diversos parâmetros agronômicos. No entanto, o uso destas técnicas para a cultura do amendoim ainda se encontra incipiente. Dessa forma, os objetivos deste trabalho foram: (i) avaliar a qualidade das plataformas de sensoriamento remoto por meio de cartas de controle e verificar qual tem melhor potencial para o monitoramento da cultura. (ii) predizer a maturação do amendoim utilizando técnicas de Redes Neurais Artificias (RNA) e SR. No primeiro capítulo encontra-se a revisão de literatura. No segundo, realizou-se análise de variabilidade com auxílio de cartas de controle para verificar a qualidade da reflectância espectral e dos índices de vegetação gerados a partir de imagens de Veículo Aéreo Não Tripulado (UAV) e Satélite de alta resolução. Os resultados demonstraram que o satélite apresenta melhor qualidade no monitoramento espaço-temporal para as bandas e índices de vegetação, enquanto que o UAV saturou todas a bandas ao longo do tempo. No terceiro capítulo foram utilizados modelos de RNA’S para predição da maturação do amendoim, utilizando imagens de UAV e satélite. Verificou-se potencial nas duas plataformas para predizer a maturação, com os índices de vegetação NDVI do satélite e NDRE do UAV. Os modelos de redes MLP e RBF obtiveram resultados semelhantes em relação ao desempenho dos modelos gerados. Por fim, no capítulo cinco, tem-se as considerações finais, em que são apresentadas recomendações e trabalhos futuros para contribuir para o avanço do conhecimento.