Uso de imagens aéreas na detecção de plantas daninhas em cana-de-açúcar

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Souza, Douglas Weler Bernardino de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Geoestatística; Sensores; Cana-de-açúcar
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/11449/254401

O controle das plantas daninhas é essencial para a obtenção de altas produtividades das culturas. Dessa forma, a utilização de técnicas que possibilitem o conhecimento de forma rápida e precisa dos locais de infestações se torna uma estratégia essencial para minimizar a nocividade às plantas cultivadas, além de promover redução no custo de manejo e diminuição dos impactos ambientais. O objetivo do presente trabalho foi determinar áreas de infestações de plantas daninhas em cultivos de cana-de-açúcar, utilizando imagens RGB (Red, Green, Blue) aliado as técnicas geoestatísticas. O estudo foi realizado em quatro talhões (61,11 ha), por interpretação visual na imagem e por vetorização das áreas infestadas no programa AutoCad. Realizou a classificação da diversidade das infestações, sobre polígono de 10 m2, para análise espacial de cada planta daninha utilizou-se o mapeamento por meio da geoestatística com a linguagem de programação R. As imagens RGB foram obtidas a partir do sensor (S.O.D.A.) a bordo de uma aeronave remotamente pilotada (ARP) e processada no programa Pix4D para geração dos ortomosaicos. O levantamento de imagens RGB por ARP possibilitou o mapeamento probabilístico das infestações das plantas daninhas, viabilizando a realização do controle localizado. A técnica geoestatística da krigagem indicadora (KI) foi usada para a geração destes mapas probabilísticos da infestação de ervas daninhas. Com isso, foi possível determinar que 7,19 ha das áreas apresentaram altas probabilidades de infestação de ervas daninhas, o que corresponde a aproximadamente 12% do total das áreas avaliadas. A utilização de sensor RGB aliado as técnicas de geoestatística possibilitou o mapeamento das infestações e um expressivo decréscimo das áreas para o controle de plantas daninhas.