Previsão de parâmetros biométricos de cana-de-açúcar por imagens de veículo aéreo não tripulado - Oliveira, Romário Porto de (2022)
Sensores multiespectrais a bordo de veículos aéreos não tripulados (VANT’s) são precisos e rápidos para prever produtividade de cana-de-açúcar. Neste estudo propõe-se prever parâmetros biométricos de cana-de-açúcar usando algoritmos de machine learning e dados multitemporais, por meio de análise de imagens multiespectral de VANT. A pesquisa foi realizada em cinco cultivares de cana-de-açúcar, como forma de construir modelos mais generalistas. Imagens multiespectrais foram coletadas a cada 40 dias e os parâmetros biométricos avaliados foram: número de perfilhos, altura da planta e diâmetro do colmo. Dois algoritmos de machine learning foram utilizados: modelo de multiple linear regression e modelo de random forest. Os resultados mostraram que os modelos de previsão foram acurados. As bandas espectrais Blue, Green e NIR forneceram melhor desempenho em prever os parâmetros biométricos da cana-de-açúcar. Resultados para melhorar a previsão de produtividade de cana-de-açúcar são fornecidos até sete meses antes da colheita. Estas descobertas expandem as possibilidades da utilização de imagem multiespectral de VANT na previsão de produtividade de cana-de-açúcar, particularmente pela inclusão de parâmetros biofísicos.