Uma solução para análise de vegetação, separação e localização de zonas de manejo em imagens aéreas utilizando sistemas com baixo poder de processamento

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Santos, Suzane Gomes dos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso embargado
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Paraíba
Brasil
Informática
Programa de Pós-Graduação em Informática
UFPB
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Processamento de Imagem
Sistema embarcado
VANT
NDVI
K- means
Image processing
Embedded system
UAV
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20309
Resumo: The use of modern technologies, such as sensors, portable monitoring platforms and Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), in Precision Agriculture, has brought great contri- butions to the agronomic development process, by a more accurate field monitoring and detecting vegetation issues in almost real time in a non-intrusive way, with low cost and time consumption. This work presents an automatic system of vegetation monitoring and separation in management zones using aerial images captured by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The system analyzes crop images and divides them into regions identified by colors for easy visualization of problematic areas. To do so, it uses the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the K-means clustering algorithm. Besides, the system allows locating each management zone through geographical coordinates. The algorithm was optimized, allowing its execution in embedded systems. As result, processing times of approximately 6 seconds were achieved for an image with 9,387,360 pixels using a conven- tional computer, and 0.54 seconds for an image of 870,400 pixels using an embedded system.
id UFPB_684372261b09079c4bf858eb5d087a8d
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpb.br:123456789/20309
network_acronym_str UFPB
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
repository_id_str
spelling Uma solução para análise de vegetação, separação e localização de zonas de manejo em imagens aéreas utilizando sistemas com baixo poder de processamentoProcessamento de ImagemSistema embarcadoVANTNDVIK- meansImage processingEmbedded systemUAVCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOThe use of modern technologies, such as sensors, portable monitoring platforms and Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), in Precision Agriculture, has brought great contri- butions to the agronomic development process, by a more accurate field monitoring and detecting vegetation issues in almost real time in a non-intrusive way, with low cost and time consumption. This work presents an automatic system of vegetation monitoring and separation in management zones using aerial images captured by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The system analyzes crop images and divides them into regions identified by colors for easy visualization of problematic areas. To do so, it uses the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the K-means clustering algorithm. Besides, the system allows locating each management zone through geographical coordinates. The algorithm was optimized, allowing its execution in embedded systems. As result, processing times of approximately 6 seconds were achieved for an image with 9,387,360 pixels using a conven- tional computer, and 0.54 seconds for an image of 870,400 pixels using an embedded system.NenhumaO uso de tecnologias modernas, como sensores, plataformas de monitoramento portáteis e Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), na Agricultura de Precisão, tem trazido grandes contribuições no processo de desenvolvimento agronômico, por promover acompanhamento de campos de forma mais precisa e detectar problemas na vegetação em tempo quase real de forma não intrusiva, com baixo consumo de tempo e custo. Este trabalho apresenta um sistema automático para monitoramento de vegetação e separação em zonas de manejo utilizando imagens aéreas capturadas por VANTs. Para isto, utiliza o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e o algoritmo de clusterização K-means. O sistema também permite localizar cada zona por meio de sua coordenada geográfica. O algoritmo foi otimizado, permitindo sua execução em sistemas embarcados. Como resultado, tempos de processamento de aproximadamente 6 segundos foram alcançados para uma imagem com 9.387.360 pixels usando um computador convencional, e 0,54 segundos para uma imagem de 870.400 pixels usando um sistema embarcado.Universidade Federal da ParaíbaBrasilInformáticaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFPBBrito, Alisson Vasconcelos dehttp://lattes.cnpq.br/6321676636193625Santos, Suzane Gomes dos2021-07-05T16:25:21Z2021-02-132021-07-05T16:25:21Z2021-02-13info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20309porhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/embargoedAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2021-08-04T22:59:12Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/20309Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| bdtd@biblioteca.ufpb.bropendoar:2021-08-04T22:59:12Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false
dc.title.none.fl_str_mv Uma solução para análise de vegetação, separação e localização de zonas de manejo em imagens aéreas utilizando sistemas com baixo poder de processamento
title Uma solução para análise de vegetação, separação e localização de zonas de manejo em imagens aéreas utilizando sistemas com baixo poder de processamento
spellingShingle Uma solução para análise de vegetação, separação e localização de zonas de manejo em imagens aéreas utilizando sistemas com baixo poder de processamento
Santos, Suzane Gomes dos
Processamento de Imagem
Sistema embarcado
VANT
NDVI
K- means
Image processing
Embedded system
UAV
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
title_short Uma solução para análise de vegetação, separação e localização de zonas de manejo em imagens aéreas utilizando sistemas com baixo poder de processamento
title_full Uma solução para análise de vegetação, separação e localização de zonas de manejo em imagens aéreas utilizando sistemas com baixo poder de processamento
title_fullStr Uma solução para análise de vegetação, separação e localização de zonas de manejo em imagens aéreas utilizando sistemas com baixo poder de processamento
title_full_unstemmed Uma solução para análise de vegetação, separação e localização de zonas de manejo em imagens aéreas utilizando sistemas com baixo poder de processamento
title_sort Uma solução para análise de vegetação, separação e localização de zonas de manejo em imagens aéreas utilizando sistemas com baixo poder de processamento
author Santos, Suzane Gomes dos
author_facet Santos, Suzane Gomes dos
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Brito, Alisson Vasconcelos de
http://lattes.cnpq.br/6321676636193625
dc.contributor.author.fl_str_mv Santos, Suzane Gomes dos
dc.subject.por.fl_str_mv Processamento de Imagem
Sistema embarcado
VANT
NDVI
K- means
Image processing
Embedded system
UAV
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
topic Processamento de Imagem
Sistema embarcado
VANT
NDVI
K- means
Image processing
Embedded system
UAV
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
description The use of modern technologies, such as sensors, portable monitoring platforms and Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), in Precision Agriculture, has brought great contri- butions to the agronomic development process, by a more accurate field monitoring and detecting vegetation issues in almost real time in a non-intrusive way, with low cost and time consumption. This work presents an automatic system of vegetation monitoring and separation in management zones using aerial images captured by Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The system analyzes crop images and divides them into regions identified by colors for easy visualization of problematic areas. To do so, it uses the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the K-means clustering algorithm. Besides, the system allows locating each management zone through geographical coordinates. The algorithm was optimized, allowing its execution in embedded systems. As result, processing times of approximately 6 seconds were achieved for an image with 9,387,360 pixels using a conven- tional computer, and 0.54 seconds for an image of 870,400 pixels using an embedded system.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-07-05T16:25:21Z
2021-02-13
2021-07-05T16:25:21Z
2021-02-13
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20309
url https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/20309
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv embargoedAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal da Paraíba
Brasil
Informática
Programa de Pós-Graduação em Informática
UFPB
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal da Paraíba
Brasil
Informática
Programa de Pós-Graduação em Informática
UFPB
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
instname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
instacron:UFPB
instname_str Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
instacron_str UFPB
institution UFPB
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)
repository.mail.fl_str_mv diretoria@ufpb.br|| bdtd@biblioteca.ufpb.br
_version_ 1831315320177950720

Registros relacionados