Estratégias para o monitoramento do desempenho agronômico em vegetais a partir de imagens aéreas digitais

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2022
Autor(a) principal: Assis, Pablo Henrique de Souza lattes
Orientador(a): Gallis, Rodrigo Bezerra de Araújo lattes
Banca de defesa: Ferreira, Ricardo Vicente lattes, Maciel, Gabriel Mascarenhas lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Uberlândia
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Agricultura e Informações Geoespaciais
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Lactuca sativa L
Solanum tuberosum L
Citrullus lanatus L
Fenotipagem por imagem
Índices de vegetação
Hortaliças
image phenotyping
vegetation indices
vegetables
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::OUTROS::ENGENHARIA CARTOGRAFICA
CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA
Link de acesso: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35093
http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.214
Resumo: A agricultura é um dos grandes polos de influência na economia mundial. Fatores como a competitividade, redução de custos, aumento da qualidade do produto, lucratividade e sustentabilidade são as variáveis mais visadas entre os produtores e indústrias. Assim, diversos estudos trouxeram técnicas mais modernas que aceleram os processos de produtividade e qualidade através da fenotipagem em larga escala a partir de imagens aéreas digitais. Deste modo, o sensoriamento remoto mostra-se uma ferramenta de suma importância para a tomada de decisão. O mesmo conta com uma série de processamentos digitais que servem como base para diversos estudos na agricultura. Contudo, há poucos estudos que associam esses dados de imagens aéreas a variáveis agronômicas de campo em hortaliças. Diante disso, este trabalho teve por objetivo mostrar o potencial dos índices de vegetação provenientes das imagens aéreas no monitoramento do desempenho agronômico de três culturas distintas: alface, batata e melancia. Através de análises estatísticas básicas, processamento digital de imagens e estatística multivariada, os índices de vegetação NGRDI, NDVI, GLI, TGI e SAVI utilizados neste estudo foram eficazes em monitorar o desempenho agronômico das culturas estudadas. Concluiu-se que os índices de vegetação têm potencial para se correlacionar com diversas variáveis respostas de campo e que foi possível monitorar o desempenho agronômico da alface, batata e melancia neste trabalho.
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spelling 2022-05-26T11:37:23Z2022-05-26T11:37:23Z2022-04-18ASSIS, Pablo Henrique de Souza. Estratégias para o monitoramento do desempenho agronômico em vegetais a partir de imagens aéreas digitais. 2022. 60 f. Dissertação (Mestrado em Agricultura e Informações Geoespaciais) - Universidade Federal de Uberlândia, Monte Carmelo, 2022. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.214.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/35093http://doi.org/10.14393/ufu.di.2022.214A agricultura é um dos grandes polos de influência na economia mundial. Fatores como a competitividade, redução de custos, aumento da qualidade do produto, lucratividade e sustentabilidade são as variáveis mais visadas entre os produtores e indústrias. Assim, diversos estudos trouxeram técnicas mais modernas que aceleram os processos de produtividade e qualidade através da fenotipagem em larga escala a partir de imagens aéreas digitais. Deste modo, o sensoriamento remoto mostra-se uma ferramenta de suma importância para a tomada de decisão. O mesmo conta com uma série de processamentos digitais que servem como base para diversos estudos na agricultura. Contudo, há poucos estudos que associam esses dados de imagens aéreas a variáveis agronômicas de campo em hortaliças. Diante disso, este trabalho teve por objetivo mostrar o potencial dos índices de vegetação provenientes das imagens aéreas no monitoramento do desempenho agronômico de três culturas distintas: alface, batata e melancia. Através de análises estatísticas básicas, processamento digital de imagens e estatística multivariada, os índices de vegetação NGRDI, NDVI, GLI, TGI e SAVI utilizados neste estudo foram eficazes em monitorar o desempenho agronômico das culturas estudadas. Concluiu-se que os índices de vegetação têm potencial para se correlacionar com diversas variáveis respostas de campo e que foi possível monitorar o desempenho agronômico da alface, batata e melancia neste trabalho.Agriculture is one of the great poles of influence in the world economy. Factors such as competitiveness, cost reduction, increased product quality, profitability and sustainability are the most targeted variables among producers and industries. Thus, several studies have brought more modern techniques that accelerate productivity and quality processes through large-scale phenotyping from digital aerial images. This way, remote sensing proves to be a very important tool for decision making. It has a series of digital processing that serve as a basis for several studies in agriculture. However, there are few studies that associate these aerial image data with field agronomic variables in vegetables. Thus, this study aimed to show the potential of vegetation indices from aerial images in monitoring the agronomic performance of three different crops: lettuce, potato and watermelon. Through basic statistical analysis, digital image processing and multivariate statistics, the vegetation indices NGRDI, NDVI, GLI, TGI and SAVI used in this study were effective in monitoring the agronomic performance of the crops studied. It was concluded that vegetation indices have the potential to correlate with several variables field responses and that it was possible to monitor the agronomic performance of lettuce, potato and watermelon in this study.Pesquisa sem auxílio de agências de fomentoDissertação (Mestrado)porUniversidade Federal de UberlândiaPrograma de Pós-graduação em Agricultura e Informações GeoespaciaisBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::OUTROS::ENGENHARIA CARTOGRAFICACNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIAAgronomiaHortaliças - Imagens de sensoriamento remotoAlface - Imagens de sensoriamento remotoBatata - Imagens de sensoriamento remotoMelancia - Imagens de sensoriamento remotoAgricultura - ExperimentaçãoLactuca sativa LSolanum tuberosum LCitrullus lanatus LFenotipagem por imagemÍndices de vegetaçãoHortaliçasimage phenotypingvegetation indicesvegetablesEstratégias para o monitoramento do desempenho agronômico em vegetais a partir de imagens aéreas digitaisStrategies for monitoring agronomic performance in vegetables from digital aerial imagesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMaciel, Gabriel Mascarenhashttp://lattes.cnpq.br/3321848865747224Gallis, Rodrigo Bezerra de Araújohttp://lattes.cnpq.br/9328058090596916Ferreira, Ricardo Vicentehttp://lattes.cnpq.br/5119540812269520Maciel, Gabriel Mascarenhashttp://lattes.cnpq.br/3321848865747224http://lattes.cnpq.br/1433769082327580Assis, Pablo Henrique de Souza60113635604reponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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Hortaliças
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