Sistema com baixo custo de captura de imagens aéreas e detecção de anomalias em plantações em tempo real

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Melo, Joanacelle Caldas de lattes
Orientador(a): Brito, Alisson Vasconcelos de lattes
Banca de defesa: Salvador, Ewerton Monteiro lattes, Medeiros, Francisco Petrônio Alencar de lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Paraíba
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática
Departamento: Informática
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
IVDN
VANT
Agricultura
Detecção de anomalias
Processamento de imagens
NDVI
UAV
Agriculture
Anomaly detection
Image processing
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/37328
Resumo: Este trabalho apresenta um sistema com baixo custo para captura de imagens aéreas e detecção de anomalias em tempo real. Um VANT (Veículo Aéreo Não Tripulado) de asa fixa totalmente autônomo foi desenvolvido para o sobrevoo nas plantações. Como validação do sistema, dois estudos de caso são apresentados. Os dois acontecem em plantações de cana-de-açúcar próximos ao litoral paraibano. Sendo o primeiro em um engenho que produz cachaça de alambique e o segundo em uma plantação em ambiente controlado. O IVDN (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) é utilizado como apoio na detecção das anomalias. Além do vigor do plantio, elementos como insuficiência hídrica e solo exposto, foram identificadas pelo sistema. Foi constatado que é possível detectar regiões de interesse durante o voo, e além disso pode-se ter uma previsão sobre a produtividade da plantação com base no IVDN.
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Foi constatado que é possível detectar regiões de interesse durante o voo, e além disso pode-se ter uma previsão sobre a produtividade da plantação com base no IVDN.This work presents a low-cost system for aerial image capture and anomaly detection in real time. A fully autonomous fixed-wing UAV (Unnamed Aerial Vehicle) was developed for overflying the plantations. As system validation, two case studies are presented. Both happen in sugar cane plantations near the coast of Brazilian state of Paraíba. The first is a mill producer of distilled cachaça and the second is a controlled environment plantation. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) support the anomaly detection. In addition to planting vigor, water insufficiency and exposed soil were identified by the system. It was found that it is possible to detect regions of interest during flight, and based on the NDVI to predict planting productivity.Submitted by Fernando Augusto Alves Vieira (fernandovieira@biblioteca.ufpb.br) on 2026-01-12T11:28:52Z No. of bitstreams: 3 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) JoanacelleCaldasDeMelo_Dissert_COM_Tarjamento.pdf: 15382260 bytes, checksum: b7b21c7493df79a5e32ad071c4b7544c (MD5) JoanacelleCaldasDeMelo_Dissert_Sem_Tarjamento.pdf: 14700442 bytes, checksum: b026bbe123b3669eda4ca1f3ecc61e0a (MD5)Made available in DSpace on 2026-01-12T11:28:52Z (GMT). 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