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
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
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:
IVDN
VANT
Agricultura
Detecção de anomalias
Processamento de imagens
NDVI
UAV
Agriculture
Anomaly detection
Image processing
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/37328
Resumo: 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.
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